Top 7 des projets d'apprentissage en profondeur dans Github que vous devriez essayer aujourd'hui [2022]

En tant qu'étudiant en apprentissage approfondi, l'une des choses les plus vitales que vous puissiez faire est de vous tenir au courant des développements actuels dans votre domaine. Pour vous aider à cet égard, nous avons préparé la liste suivante de projets d'apprentissage en profondeur dans Github, car Github est le meilleur endroit pour commencer.

Les projets suivants ont le plus d'étoiles et s'engagent sur Github au moment de la rédaction de cet article. Cependant, certains de ces projets n'étaient pas parmi les meilleurs mais sont très pertinents en raison de leur applicabilité. Commençons:

Meilleurs projets d'apprentissage en profondeur dans Github

1. Kéras

Au moment de la rédaction de cet article, Keras est au sommet des projets d'apprentissage en profondeur dans Github. Il compte environ 49 000 étoiles et 18,4 fourchettes. Keras est une API d'apprentissage en profondeur, qui s'exécute au-dessus de TensorFlow, une plate-forme d'apprentissage automatique populaire. Keras est écrit en Python et vous aide à travailler sur des projets d'apprentissage en profondeur avec beaucoup de facilité. Il vous aide principalement à mener des recherches rapidement et à vous déployer plus rapidement.

Comme il est construit sur TensorFlow, il vous offre également les avantages de cette plate-forme. Cela signifie que vous pouvez déployer vos modèles Keras via n'importe quel appareil intégré. Il a une excellente accessibilité et dispose d'un cadre de niveau industriel pour mettre à l'échelle de vastes grappes de GPU.

L'apprentissage de Keras est essentiel pour tout étudiant en apprentissage approfondi. Assurez-vous de bien connaître TensorFlow et ses applications avant de commencer à vous familiariser avec Keras car, sans le premier, le second serait trop difficile à maîtriser.

2. Articles d'apprentissage en profondeur les plus cités

Ce projet Github partage les articles d'apprentissage en profondeur les plus cités qui ont été publiés entre les années 2012 et 2016. Il n'a pas d'articles publiés après 2016 parce que les chercheurs et les universitaires ont publié de nombreux documents depuis lors, et c'est devenu trop écrasant pour les créateurs du projet. .

Même si ses articles peuvent sembler obsolètes, vous devriez les lire car ils font partie des "classiques" des articles d'apprentissage en profondeur. De nombreux articles présents dans ce projet ont plus de 200 citations. Certains de ces articles ont plus de 800 citations, ce qui vous permet de comprendre leur popularité et leur applicabilité.

Les articles présents dans cette liste couvrent de nombreux domaines, notamment la parole, les PNL, les réseaux de neurones récurrents (RNN), les modèles de réseaux convolutifs, la robotique et bien plus encore.

3. Café

Caffe est un cadre ouvert pour l'apprentissage en profondeur. C'est un produit de Berkeley AI Research / The Berkeley Vision and Learning Center. Alors que les créateurs de Caffe voulaient qu'il se concentre sur la vision par ordinateur, il est devenu une bibliothèque polyvalente pour l'apprentissage en profondeur. Caffe a une communauté florissante de chercheurs universitaires ainsi que d'utilisateurs professionnels afin que vous puissiez facilement trouver de l'aide tout en travaillant avec.

Il est excellent pour déployer des réseaux convolutifs et travailler sur la parole, la vision et d'autres projets d'apprentissage en profondeur. Il peut traiter plus de 60 millions d'images par jour, c'est donc sans aucun doute un outil approprié pour les projets de vision par ordinateur également.

4. Cahiers d'apprentissage automatique

L'un des projets d'apprentissage en profondeur les plus populaires de Github, Machine Learning Notebooks est un projet qui vous aide à apprendre les bases de l'apprentissage automatique en Python. Il contient également un exemple de code avec des solutions aux exercices. Il contient plusieurs blocs-notes Jupyter qui vous montrent les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique (et de l'apprentissage en profondeur) en Python via TensorFlow et Scikit-Learn.

Les blocs-notes Jupyter sont interactifs et vous aident à essayer le code dans le bloc-notes. Ils sont un produit de jupyter.org et sont des outils open source.

La plupart des exercices présents dans ce projet sont disponibles dans le livre Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Avant de commencer à apprendre de ce projet, assurez-vous de connaître TensorFlow et Scikit-Learn. Ce sont deux outils très populaires parmi les professionnels de l'apprentissage en profondeur, et vous devez les connaître avant de commencer à travailler sur celui-ci.

Vous pourriez trouver un peu difficile de travailler sur certains problèmes partagés dans ce projet, il serait donc préférable de suivre un cours d'apprentissage automatique et d'obtenir une expérience d'apprentissage personnalisée.

5. MXNet-Apache

MXNet est un cadre d'apprentissage en profondeur open source qui vous aide à effectuer un prototypage de recherche rapide et flexible pour une production rapide. Il permet une formation distribuée évolutive car il prend en charge Horovod et Parameter Server. Il est intégré à Python et prend en charge plusieurs langages importants tels que C++, Julia, Clojure, Perl, R et Scala.

Une autre raison de sa grande popularité est son vaste écosystème de bibliothèques et d'outils pour les séries chronologiques, le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, etc. Certains de ces outils et bibliothèques sont GluconTS, GluconCV, D2L.ai et GluconNLP. Tous ces outils et bibliothèques vous aident dans des domaines spécifiques de l'apprentissage en profondeur. Par exemple, GluconCV est une boîte à outils pour la vision par ordinateur qui vous permet d'estimer la pose ainsi que de détecter des objets. Il a une licence Apache-2.0 et est l'un des incontournables pour tous les professionnels de l'apprentissage en profondeur, alors assurez-vous de vous familiariser avec lui tout en l'étudiant.

Checkout : meilleurs projets d'apprentissage automatique dans Github

6. rapide

fastai est une bibliothèque pour la formation simplifiée et rapide des réseaux de neurones. Il prend en charge immédiatement les modèles tabulaires, de vision, de filtrage collaboratif et de texte. C'est l'un des projets d'apprentissage en profondeur de Github, car il propose également des tutoriels et des guides sur l'utilisation de fast.ai.

Connaître les bibliothèques et les frameworks courants vous aidera en tant que professionnel de l'apprentissage en profondeur. Vous devez donc les connaître. Ce projet contient également des exemples d'implémentations et de cas d'utilisation de fast.ai afin que vous puissiez facilement comprendre comment appliquer cette bibliothèque dans des projets réels.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) est une boîte à outils open source pour les applications d'apprentissage en profondeur. Vous pouvez combiner différents types de modèles importants et les réaliser rapidement. Certains de ces types de modèles incluent les réseaux récurrents, les DNN à anticipation ainsi que les CNN. Il applique l'apprentissage SGD (descente de gradient stochastique) avec parallélisation automatique et différenciation entre les serveurs.

Il a une licence open-source et l'une des meilleures communautés. CNTK trouve des applications dans de nombreux secteurs et vous devrez peut-être le connaître pour travailler sur certains projets. Il serait donc préférable que vous vous renseigniez avant d'entrer sur le marché. Le Microsoft Cognitive Toolkit reçoit également des mises à jour constantes afin que vous n'y trouviez pas d'outils ou d'implémentations obsolètes.

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En savoir plus sur l'apprentissage en profondeur

L'étude de l'apprentissage en profondeur et des sujets connexes peut demander beaucoup d'efforts. Nous vous suggérons de lire plus sur ce sujet pour comprendre l'apprentissage en profondeur avec plus d'efficacité.

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