Los 7 proyectos de aprendizaje automático más interesantes en Github que deberías tener en tus manos
Publicado: 2020-04-28Hemos visto tantas innovaciones tecnológicas populares en los últimos años que han hecho que nuestras vidas sean mucho más simples de lo que solían ser. El aprendizaje automático es una de esas innovaciones que han conquistado al mundo. Sus aplicaciones van mucho más allá de lo que vemos hoy.
El aprendizaje automático, si se usa correctamente, tiene el potencial de transformar más de unos pocos aspectos o áreas de nuestra vida diaria. Entonces, ¿cómo hace todo esto la tecnología de aprendizaje automático? Con la ayuda de algoritmos que modelan sistemas sin necesidad de programarlos explícitamente. Es ideal para el análisis de datos, así como para automatizar los procesos de creación de modelos analíticos.
¿Qué tiene que ver ML con GitHub? El aprendizaje automático implica predicciones basadas en datos y estudio de algoritmos, y ahora ha encontrado nuevas posibilidades con GitHub. En este blog, enumeraremos algunos de los proyectos de aprendizaje automático más populares en GitHub. Estos serán solo algunos de los más de 100 millones de proyectos alojados en GitHub.
Tabla de contenido
¿Qué es el aprendizaje automático?
El aprendizaje automático se adhiere a un proceso bien definido que incluye preparación de datos, entrenamiento de algoritmos, generación de modelos de aprendizaje automático y, finalmente, hacer y mejorar predicciones. El aprendizaje automático se basa en una noción muy general de que algunos algoritmos básicos tienen el poder de descubrir algo muy interesante dentro de los conjuntos de datos. Y la mejor parte es que no tienes que escribir ningún código para hacer esto. En su lugar, se le pedirá que proporcione datos al algoritmo, en los que basará su lógica.
Hay diferentes tipos de aprendizaje automático, tomemos un ejemplo para entender esto de una mejor manera. Tenemos un tipo de algoritmo que se conoce como algoritmo de clasificación. Divide los datos en grupos separados. Este algoritmo se puede utilizar para separar el spam de sus correos electrónicos e identificar números escritos a mano sin tener que cambiar el código ni siquiera un poco. El algoritmo sigue siendo el mismo, pero la diferencia en su lógica de clasificación proviene de los diferentes datos de entrenamiento que recibe.
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¿Qué es GitHub?
GitHub es una aplicación de código abierto que se utiliza para almacenar código en la web. Se puede utilizar de varias maneras diferentes. Puede usarlo para almacenar sus proyectos en la nube de forma gratuita o como su cartera en línea que les permite a los empleadores potenciales ver qué tan bueno es en la codificación. Aún así, no estará mal decir que GitHub es mucho más de lo que parece.
No es solo el almacenamiento de su código; es más bien una herramienta que utilizan los desarrolladores de todo el mundo para colaborar en proyectos. Ayuda a los desarrolladores y equipos a mejorar sus códigos al tener un grupo de otros desarrolladores ubicados en diferentes lugares que realizan sus valiosas contribuciones.
GitHub se basa en Git, que es el software de control de versiones que se puede descargar fácilmente en su máquina local para su uso posterior. Git y GitHub son diferentes entre sí; sin embargo, no discutiremos esas diferencias en este blog. Nuestro enfoque aquí es ayudarlo a comprender cómo se relacionan el aprendizaje automático y GitHub, y luego enumerar algunos proyectos de aprendizaje automático que están alojados en GitHub. También sepa más sobre ideas interesantes de proyectos de aprendizaje automático para principiantes.
GitHub viene con varias características únicas que han contribuido enormemente a que sea tan popular. Además de ser su almacenamiento simple, es su centro de codificación con conexiones de redes sociales muy importantes. Permite que los desarrolladores individuales se extiendan a lo largo y ancho de este mundo para hacer sus contribuciones a múltiples proyectos y equipos. Una vez que te acostumbres a cómo funciona, llegarás a saber todas las cosas que puedes hacer con él. ¿Confundido acerca de la diferencia entre Git y Github? Hemos enumerado la diferencia entre Git y Github en este artículo.
Los 7 mejores proyectos de aprendizaje automático en GitHub
1. Clasificador neuronal (PNL)
Uno de los mayores desafíos con los que se puede encontrar en la vida diaria es el uso de datos de texto para realizar una clasificación de múltiples etiquetas. Cuando trabajamos en problemas de PNL que todavía están en sus primeras etapas, usamos la clasificación de etiqueta única. Pero cuando se trata de datos del mundo real, el nivel de clasificación sube un poco más.
Cuando se trata de la clasificación multietiqueta graduada, Neural Classifier se puede utilizar para implementar modelos neuronales mucho más rápido. Una de las mejores cosas de Neural Classifiers es que viene con codificadores de texto que estamos acostumbrados a ver: codificador de transformador, FastText y RCNN, entre otros. Podemos usarlo para realizar varias tareas de clasificación, incluida la clasificación de texto de clase binaria, la clasificación de texto de múltiples etiquetas, la clasificación de texto de múltiples clases y la clasificación de texto jerárquica o calificada.
2. Red Médica
La mayoría de la gente piensa que el aprendizaje por transferencia se trata solo de PNL. Están tan absortos en los desarrollos que se olvidan de otras aplicaciones del aprendizaje por transferencia. MedicalNet es uno de esos proyectos que le encantará ver.
Este proyecto combina conjuntos de datos médicos con varias cosas diferentes, como órganos objetivo, patologías y diversas modalidades para generar conjuntos de datos más grandes. Y si sabe cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo, se dará cuenta de dónde se pueden usar estos grandes conjuntos de datos. Este es un gran proyecto de código abierto en el que definitivamente deberías trabajar.
3. Motor TD
Esta es una plataforma de Big Data creada para Internet de las cosas o IOT, infraestructura de TI, automóviles conectados e IoT industrial, entre otras cosas. Proporciona un conjunto completo de tareas de ingeniería de datos. Fue clasificado entre los mejores proyectos nuevos alojados en GitHub.
4. BERT
Las representaciones de codificador bidireccional de Transformers o BERT son nuevamente un proyecto de aprendizaje automático muy popular en GitHub. BERT es una nueva incorporación a los proyectos relacionados con las representaciones del lenguaje. Es un sistema bidireccional y el primero no supervisado para el pre-entrenamiento de PNL.
5. Eliminación de objetos de video
La forma en que las máquinas modernas tratan y manipulan las imágenes ha alcanzado una etapa muy avanzada. Si desea convertirse en un especialista en visión por computadora, debe estar en la cima de su juego cuando se trata de la detección de objetos en imágenes.
No es nada fácil cuando se le pide que trabaje en videos y construya cuadros delimitadores alrededor de diferentes objetos en ellos. Esta es una tarea compleja porque los objetos son de naturaleza dinámica. El entrenamiento de aprendizaje automático lo ayuda a realizar estas tareas con relativa facilidad.
6. Aweome-TensorFlow
Este proyecto de aprendizaje automático en GitHub tiene recursos que facilitan mucho la comprensión y el uso de TensorFlow. Tiene una colección de proyectos, experimentos y bibliotecas de TensorFlow. Programa de aprendizaje automático de código abierto TensorFlow que tiene diferentes recursos, herramientas y bibliotecas de la comunidad para ayudarlo a crear los proyectos más avanzados mediante el aprendizaje automático. Los desarrolladores pueden usar TensorFlow para crear e implementar aplicaciones de aprendizaje automático a un ritmo mucho más rápido.
7. FastText de FacebookResearch
Esta es una biblioteca gratuita de código abierto de FacebookResearch que proporciona una forma rentable de aprender las representaciones de palabras. fasText es liviano y le brinda una comprensión profunda de los clasificadores de oraciones, así como de las representaciones de texto. Esta es una gran biblioteca para las personas interesadas en la PNL.
Conclusión
Este blog analiza el aprendizaje automático, GitHub y cómo se vinculan entre sí. Enumeramos algunos proyectos de aprendizaje automático que están alojados en GitHub y brindamos una breve comprensión de cómo funcionan estos proyectos y para quién pueden ser útiles.
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¿Cuáles son las limitaciones del aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es una herramienta muy poderosa para resolver una amplia gama de problemas en todas las industrias. Sin embargo, también existen algunas limitaciones en el uso del aprendizaje automático: 1. El aprendizaje automático es costoso, debe gastar mucho dinero para comprar el software y entrenar conjuntos de datos. 2. No es fácil comenzar con el aprendizaje automático, las bibliotecas de aprendizaje automático de código abierto son muy difíciles de usar. 3. El aprendizaje automático no es una solución instantánea, debe dedicar tiempo y esfuerzo a comprender los datos. 4. El aprendizaje automático no es para todos, necesita saber más sobre ciencia de datos, estadísticas y matemáticas. 5. El aprendizaje automático solo se puede usar para la predicción y la estimación, por lo que aún necesita hacer algo de trabajo humano.
¿Cómo empezar a aprender aprendizaje automático?
El aprendizaje automático es un tema candente y la forma más inteligente de ingresar a esta industria es aprenderlo desde los conceptos básicos y comprender cómo funciona. El aprendizaje automático es esencialmente un conjunto de algoritmos que se utilizan para analizar y tomar decisiones utilizando datos históricos. El aprendizaje automático es un término muy amplio y hay mucho que aprender y puede parecer abrumador. Por lo tanto, le recomendamos que comience con un algoritmo simple como la regresión lineal y luego pase a enfoques más avanzados como el aumento de gradiente y el aprendizaje profundo.
¿Cuáles son algunas cosas geniales que puedes hacer con el aprendizaje automático?
Puede desarrollar un modelo para predecir el comportamiento de sus jugadores (o el comportamiento de sus usuarios), por ejemplo, en función de su ubicación, hora del día, dispositivo, etc. Puede utilizar este modelo para activar automáticamente una acción. Por ejemplo, envíe notificaciones automáticas con ofertas especiales a los usuarios cuando estén cerca de su tienda. Esta es la forma más fácil de ganar dinero con la ciencia de datos. Si desea convertirse en un ingeniero de aprendizaje automático, tendrá una gran demanda. La mayoría de las empresas, desde pequeñas empresas emergentes hasta Google, Amazon, IBM, Facebook y más, invierten mucho en aprendizaje automático.