Top 9 des idées et des sujets de projets de science des données open source [Pour les débutants]

Aperçu

Les entreprises les plus prospères de la dernière décennie conviennent toutes que les données sont leur atout le plus précieux. Il est de notoriété publique que l'avenir appartient aux organisations qui auront la capacité de traiter et d'extraire des informations à partir de modèles de données générés chaque jour.

On estime qu'environ 2,5 quintillions d'octets de données sont générés chaque jour. La science consistant à utiliser des statistiques, des algorithmes et des analyses pour extraire des informations significatives de ces données non structurées s'appelle la science des données. Ces informations peuvent donner aux organisations un aperçu indispensable pour améliorer leurs systèmes et leurs ventes.

Si vous êtes un développeur qui essaie de se frayer un chemin dans le monde de l'informatique, explorer certains projets de science des données open source est une excellente idée. Dans cet article, nous allons explorer quelques idées de projets de science des données open source . J'espère que cela vous encouragera à commencer votre premier projet de science des données aujourd'hui.

Projets d'apprentissage automatique open source

L'apprentissage automatique fait actuellement parler de lui dans le monde de l'informatique. Il nous permet de construire des programmes et des algorithmes qui s'améliorent automatiquement au fil du temps. Il va sans dire que l'apprentissage automatique a un énorme potentiel d'application dans presque tous les secteurs.

De plus, il est prudent de dire que ce sous-ensemble d'intelligence artificielle est là pour rester et transformera probablement nos vies à l'avenir. Si vous espérez commencer une carrière dans l'apprentissage automatique, l'exploration de quelques projets open source dans ce domaine peut vous donner une longueur d'avance indispensable pour comprendre ses subtilités. Explorons maintenant quelques projets intéressants de science des données open source.

1) Simplifier les papiers d'apprentissage automatique - Un projet open-source

La plupart des gens trouvent qu'il est extrêmement difficile de faire face aux aspects techniques de l'apprentissage automatique lorsqu'ils commencent leur carrière. L'étude d'articles de recherche liés à l'apprentissage automatique est particulièrement décourageante car ils contiennent des termes et des annotations extrêmement difficiles à comprendre pour un débutant. Un projet intéressant qui est open-source sur Github vise à résoudre exactement cela.

Le projet est essentiellement une collection d'articles liés à l'apprentissage automatique. Il contient des illustrations, des annotations et des explications de terminologies techniques facilitant la compréhension du concept de base. Si vous êtes un débutant, c'est certainement un projet que vous devriez vérifier. Cela vous donnera des éclaircissements sur plusieurs annotations clés d'apprentissage automatique qui peuvent vous aider dans votre voyage à venir.

Le projet a déjà une collection d'articles intéressants et informatifs et est mis à jour régulièrement. Découvrez cet exemple de détection d'objet qui est l'une des parties les plus intéressantes du projet.

2) Explorer NeoML

Si vous êtes quelqu'un qui a une connaissance préliminaire de la science des données, c'est un projet passionnant que vous devriez certainement explorer. Souvent, une excellente idée de projet d'apprentissage automatique ne parvient pas à être exécutée en raison de son coût de développement élevé. NeoML essaie de résoudre ce problème.

NeoML est un cadre d'apprentissage automatique qui peut vous aider à créer, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique. En bref, avec NeoML, vous n'avez plus à vous soucier d'investissements énormes et pouvez commencer instantanément à créer votre propre pipeline d'apprentissage automatique dès aujourd'hui. De nombreuses idées de projets open source comme le traitement du langage naturel, le prétraitement d'images, l'extraction de données à partir de données non structurées et la vision par ordinateur peuvent être déployées à l'aide de NeoML.

Utiliser NeoML pour essayer certaines de ces idées intéressantes vous en apprendra beaucoup sur l'apprentissage automatique et sur la manière dont il peut être appliqué avec succès.

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3) Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale est désormais une application d'apprentissage automatique entièrement explorée que l'on trouve sur presque tous les smartphones aujourd'hui. Il est généralement utilisé comme norme de cryptage pour déverrouiller l'appareil d'un utilisateur. Il y a beaucoup à apprendre de ce projet open source qui peut vous être utile si vous explorez l'apprentissage automatique. Vous pouvez utiliser ce projet pour manipuler et reconnaître des visages à l'aide de programmes Python simples ou via la ligne de commande.

Vous pouvez également essayer de faire des variations à cette idée de projet et de modifier son objectif pour résoudre d'autres énoncés de problèmes intéressants. Un exemple pourrait être de détecter un masque facial comme c'est le cas ici.

Projets de vision par ordinateur open source

La vision par ordinateur est le domaine qui consiste à comprendre comment les ordinateurs peuvent extraire intelligemment des informations précieuses à partir d'images ou de vidéos numériques. C'est l'un des domaines de recherche qui connaît la croissance la plus rapide et qui a trouvé d'énormes applications au cours des dernières années.

Les organisations du monde entier recherchent constamment l'acquisition de talents dans cette industrie. Ainsi, explorer certaines des idées de projets open source en vision par ordinateur vous aidera à mieux comprendre comment cela peut être appliqué. Jetons un coup d'œil à certains des projets intéressants que vous pouvez essayer.

4) Régénérer une image cible

C'est l'un des projets open source les plus intéressants que vous pouvez utiliser pour imiter un processus de dessin. Ce programme a besoin d'une image cible qui peut être reproduite dans les moindres détails. Vous pouvez également spécifier des masques d'échantillonnage si vous avez besoin de plus de coups de pinceau à certains endroits de l'image. Cela vous permet de contrôler chaque détail tout en reproduisant l'image cible.

Pour travailler sur ce projet, vous aurez besoin des bibliothèques Python 3 suivantes :

a) opencv 3.4.1

b) numérique 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Cahier Jupyter

Si vous souhaitez en savoir plus sur la vision par ordinateur, c'est l'un des meilleurs projets open source que vous pouvez commencer à explorer. Cela vous donnera une bonne idée des fondamentaux et vous préparera également à entreprendre des projets complexes.

5) Convertir des images en 3D

Créer des modèles 3D à l'aide d'images 2D était autrefois un exploit qui ne pouvait être réalisé que grâce à une compréhension approfondie de la conception et à une expérience pratique avec des outils tels que Photoshop. Cependant, en raison des progrès que nous avons réalisés dans le domaine de la vision par ordinateur, cela peut maintenant être fait en utilisant quelques lignes de code.

Il s'agit d'un autre projet open source intéressant que vous pouvez essayer pour en savoir plus sur la vision par ordinateur. Il prend une seule image RVB-D en entrée et convertit chacun de ses composants pour créer une photo 3D. Vous pouvez également essayer de lire sur un framework appelé PyTorch qui a été largement utilisé dans cet exemple.

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6) PULSE – Création d'images haute résolution

PULSE, qui signifie Photo Upsampling via Latent Space Exploration, vise à générer des images haute résolution à partir d'entrées d'images basse résolution. Il peut également être utilisé comme dé-pixeliseur de visage.

PULSE est donc un projet classique dans la compréhension de la vision par ordinateur. Il est capable de produire des images à très haute résolution de manière entièrement autonome. Avant d'essayer cette idée de projet, explorez le fonctionnement du concept fondamental de PULSE . Cela vous aidera à mieux comprendre son code.

7) Transformer une image en dessin animé

C'est un projet amusant que vous pouvez essayer et partager avec vos amis. Il vise à transformer une image en version modèle de dessin animé. Le concept de GAN (Generative Adversarial Networks) est un élément fondamental de ce projet.

GAN est une classe de frameworks d'apprentissage automatique conçus à l'origine par Ian Goodfellow en 2014. Il tente de régénérer des données en fonction d'un ensemble de formation. Vous pouvez en savoir plus sur le GAN dans ce document de recherche .

Bien que ce projet soit un projet amusant qui ne nécessite pas beaucoup de temps pour être mis en œuvre, il peut certainement vous offrir des informations clés sur l'apprentissage automatique, la vision par ordinateur et le GAN. Il est actuellement open source et vaut vraiment la peine d'être essayé.

Autres projets de science des données open source

8) Ballon de volley visqueux

C'est probablement l'un des meilleurs projets open-source pour chaque débutant. Slime est un jeu simple qui implique deux joueurs qui s'affrontent. Le but est d'essayer de faire toucher le ballon au sol dans la moitié de terrain adverse. C'est un excellent exemple d'apprentissage par renforcement.

Vous pouvez directement installer ce jeu depuis pip :

pip installer slimevolleygym

9) Juke-box OpenAI

OpenAI est l'un des principaux laboratoires de recherche et de déploiement d'IA au monde et a constamment essayé de repousser les limites de la technologie profonde et de l'apprentissage automatique. Jukebox, comme son nom l'indique, est leur tentative d'appliquer l'analyse prédictive à la musique. Dans son essence, ce projet est un modèle de réseau neuronal qui a la capacité de générer des échantillons de musique brute.

Vous pouvez fournir le genre musical, l'artiste et les paroles comme entrée d'échantillon, et le modèle neuronal peut générer un échantillon de musique à partir de zéro en fonction de cette entrée. C'est un projet très intéressant que vous devriez certainement essayer et explorer. Vous pouvez le vérifier car il est open source sur le site officiel d'OpenAI.

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Dernières pensées

La science des données est un vaste domaine qui a d'énormes implications sur la façon dont nous vivons nos vies aujourd'hui et sur la façon dont notre relation avec la technologie va évoluer à l'avenir. Bien que son application potentielle dans notre monde soit vraiment fascinante, elle peut être intimidante lorsque vous essayez d'en apprendre davantage à son sujet.

L'une des meilleures façons de se familiariser avec ce domaine consiste à essayer des idées de projets de science des données open source . Les étudier peut vous aider à acquérir une certaine clarté de ses principes fondamentaux et un avantage pour avancer vers des problèmes complexes.

Si vous êtes débutant, vous pouvez commencer par essayer des projets de traitement d'image simples comme PULSE ou transformer une image en dessin animé. Si vous êtes intéressé par l'apprentissage automatique, vous pouvez essayer d'explorer NeoML ou la reconnaissance faciale. Toutes les idées de projets de science des données open source dans cet article peuvent vous aider à vous diriger vers une grande carrière dans cette industrie en plein essor.

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