Top 7 des projets d'apprentissage automatique intéressants sur Github sur lesquels vous devriez mettre la main
Publié: 2020-04-28Nous avons vu tant d'innovations technologiques populaires ces dernières années qui ont rendu nos vies beaucoup plus simples qu'auparavant. L'apprentissage automatique fait partie de ces innovations qui ont pris le monde d'assaut. Ses applications vont bien au-delà de ce que nous voyons aujourd'hui.
L'apprentissage automatique, s'il est correctement utilisé, a le potentiel de transformer plus que quelques aspects ou domaines de notre vie quotidienne. Alors, comment la technologie d'apprentissage automatique fait-elle tout cela ? A l'aide d'algorithmes qui modélisent les systèmes sans nécessiter leur programmation explicite. Il est idéal pour l'analyse des données ainsi que pour l'automatisation des processus de création de modèles analytiques.
Qu'est-ce que le ML a à voir avec GitHub ? L'apprentissage automatique implique des prédictions basées sur des données et une étude d'algorithmes, et maintenant il a trouvé de nouvelles possibilités avec GitHub. Dans ce blog, nous énumérerons certains des projets d'apprentissage automatique les plus populaires sur GitHub. Ce ne seront que quelques-uns des plus de 100 millions de projets hébergés sur GitHub.
Table des matières
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique adhère à un processus bien défini qui comprend la préparation des données, la formation d'algorithmes, la génération de modèles d'apprentissage automatique et enfin, la réalisation et l'amélioration des prédictions. L'apprentissage automatique est basé sur une notion très générale selon laquelle certains algorithmes de base ont le pouvoir de découvrir quelque chose de très intéressant dans des ensembles de données. Et la meilleure partie est que vous n'avez pas besoin d'écrire de code pour y parvenir. Au lieu de cela, vous devrez fournir à l'algorithme des données sur lesquelles il fondera sa logique.
Il existe différents types d'apprentissage automatique, prenons un exemple pour mieux comprendre cela. Nous avons un type d'algorithme connu sous le nom d'algorithme de classification. Il divise les données en groupes distincts. Cet algorithme peut être utilisé pour séparer les spams de vos e-mails et identifier les numéros manuscrits sans que vous ayez à modifier le code, même légèrement. L'algorithme reste le même mais la différence dans sa logique de classification provient des différentes données d'apprentissage qui lui sont données.
Apprenez le cours d'apprentissage automatique des meilleures universités du monde. Gagnez des programmes de maîtrise, Executive PGP ou Advanced Certificate pour accélérer votre carrière.
Qu'est-ce que GitHub ?
GitHub est une application open source utilisée pour stocker du code sur le Web. Il peut être utilisé de plusieurs manières différentes. Vous pouvez l'utiliser pour stocker vos projets sur le cloud gratuitement ou comme portefeuille en ligne qui permet aux employeurs potentiels de voir à quel point vous êtes doué pour le codage. Pourtant, il ne sera pas faux de dire que GitHub est bien plus que ce que l'on voit.
Ce n'est pas seulement votre stockage de code ; c'est plutôt un outil utilisé par les développeurs du monde entier pour collaborer sur des projets. Il aide les développeurs et les équipes à améliorer leurs codes en disposant d'un pool d'autres développeurs situés à différents endroits apportant leurs précieuses contributions.
GitHub est basé sur Git, qui est le logiciel de contrôle de version qui peut être facilement téléchargé sur votre ordinateur local pour une utilisation ultérieure. Git et GitHub sont différents l'un de l'autre ; cependant, nous ne discuterons pas de ces différences dans ce blog. Notre objectif ici est de vous aider à comprendre comment l'apprentissage automatique et GitHub sont liés, puis de répertorier quelques projets d'apprentissage automatique hébergés sur GitHub. En savoir plus sur les idées de projets d'apprentissage automatique intéressantes pour les débutants.
GitHub est livré avec plusieurs fonctionnalités uniques qui ont énormément contribué à le rendre si populaire. En plus d'être votre simple stockage, c'est votre hub de codage avec des connexions de réseaux sociaux très importantes. Il permet aux développeurs individuels de se répandre sur toute la longueur et l'étendue de ce monde pour apporter leur contribution à plusieurs projets et équipes. Une fois que vous vous serez habitué à son fonctionnement, vous saurez tout ce que vous pouvez faire avec. Vous ne comprenez pas la différence entre Git et Github ? Nous avons répertorié la différence entre Git et Github dans cet article.
Top 7 des projets d'apprentissage automatique sur GitHub
1. Classificateur neuronal (PNL)
L'un des plus grands défis que vous pouvez rencontrer dans la vie quotidienne consiste à utiliser des données textuelles pour effectuer une classification multi-étiquettes. Lorsque nous travaillons sur des problèmes de PNL qui en sont encore à leurs débuts, nous utilisons une classification en une seule étiquette. Mais lorsqu'il s'agit de données du monde réel, le niveau de classification monte de quelques crans au-dessus.
En ce qui concerne la classification multi-étiquettes graduée, Neural Classifier peut être utilisé pour implémenter des modèles neuronaux beaucoup plus rapidement. L'une des meilleures choses à propos de Neural Classifiers est qu'il est livré avec des encodeurs de texte que nous avons l'habitude de voir - encodeur Transformer, FastText et RCNN, entre autres. Nous pouvons l'utiliser pour effectuer plusieurs tâches de classification, y compris la classification de texte de classe binaire, la classification de texte multi-étiquettes, la classification de texte multi-classes et la classification de texte hiérarchique ou graduée.
2. Réseau médical
La plupart des gens pensent que l'apprentissage par transfert concerne uniquement la PNL. Ils sont tellement absorbés par les développements qu'ils oublient les autres applications de l'apprentissage par transfert. MedicalNet est l'un de ces projets que vous serez ravis de voir.
Ce projet combine des ensembles de données médicales avec plusieurs éléments différents, tels que des organes cibles, des pathologies et diverses modalités à venir avec des ensembles de données plus volumineux. Et si vous savez comment fonctionnent les modèles d'apprentissage en profondeur, vous réaliserez où ces grands ensembles de données peuvent être utilisés. Il s'agit d'un excellent projet open source sur lequel vous devriez absolument travailler.
3. TDEngine
Il s'agit d'une plate-forme Big Data conçue pour l'Internet des objets ou IOT, l'infrastructure informatique, les voitures connectées et l'IoT industriel, entre autres. Il fournit un ensemble complet de tâches d'ingénierie de données. Il a été classé parmi les meilleurs nouveaux projets hébergés sur GitHub.
4. BERT
Les représentations d'encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs ou BERT sont à nouveau un projet d'apprentissage automatique très populaire sur GitHub. BERT est un nouvel ajout aux projets liés aux représentations du langage. Il s'agit d'un système bidirectionnel et le tout premier non supervisé pour la pré-formation en PNL.
5. Suppression d'objets vidéo
La façon dont les machines modernes traitent et manipulent les images a atteint un stade très avancé. Si vous souhaitez devenir un spécialiste de la vision par ordinateur, vous devez être au top de votre forme en matière de détection d'objets dans les images.
Ce n'est pas du tout facile lorsqu'on vous demande de travailler sur des vidéos et de construire des cadres de délimitation autour de différents objets qu'elles contiennent. Il s'agit d'une tâche complexe car les objets sont de nature dynamique. La formation en machine learning vous aide à accomplir ces tâches avec une relative facilité.
6. Aweome-TensorFlow
Ce projet d'apprentissage automatique sur GitHub contient des ressources qui facilitent la compréhension et l'utilisation de TensorFlow. Il contient une collection de projets, d'expériences et de bibliothèques TensorFlow. Programme d'apprentissage automatique open source TensorFlow qui dispose de différentes ressources communautaires, d'outils et de bibliothèques pour vous aider à créer les projets les plus avancés à l'aide de l'apprentissage automatique. Les développeurs peuvent utiliser TensorFlow pour créer et déployer des applications de machine learning à un rythme beaucoup plus rapide.
7. Texte rapide de FacebookResearch
Il s'agit d'une bibliothèque open source gratuite de FacebookResearch qui offre un moyen rentable d'apprendre les représentations de mots. fasText est léger et vous offre une compréhension approfondie des classificateurs de phrases ainsi que des représentations de texte. C'est une excellente bibliothèque pour les personnes intéressées par la PNL.
Conclusion
Ce blog traite de l'apprentissage automatique, de GitHub et de la façon dont ils sont liés les uns aux autres. Nous avons répertorié quelques projets d'apprentissage automatique hébergés sur GitHub et expliqué brièvement comment ces projets fonctionnent et à qui ils peuvent être utiles.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage automatique, consultez le programme Executive PG d'IIIT-B & upGrad en apprentissage automatique et IA , conçu pour les professionnels en activité et offrant plus de 450 heures de formation rigoureuse, plus de 30 études de cas et missions, IIIT -B Statut d'anciens élèves, 5+ projets de synthèse pratiques et aide à l'emploi avec les meilleures entreprises.
Quelles sont les limites de l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un outil très puissant pour résoudre un large éventail de problèmes dans toutes les industries. Cependant, l'utilisation de l'apprentissage automatique présente également certaines limites : 1. L'apprentissage automatique est coûteux, vous devez dépenser beaucoup d'argent pour acheter le logiciel et former des ensembles de données. 2. L'apprentissage automatique n'est pas facile à démarrer, les bibliothèques d'apprentissage automatique open source sont très difficiles à utiliser. 3. L'apprentissage automatique n'est pas une solution instantanée, vous devez consacrer du temps et des efforts pour comprendre les données. 4. L'apprentissage automatique n'est pas pour tout le monde, vous devez en savoir plus sur la science des données, les statistiques et les mathématiques. 5. L'apprentissage automatique ne peut être utilisé que pour la prédiction et l'estimation, vous devez donc encore faire du travail humain.
Comment commencer à apprendre l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un sujet brûlant et la façon la plus intelligente d'entrer dans cette industrie est de l'apprendre à partir des bases et de comprendre comment cela fonctionne. L'apprentissage automatique est essentiellement un ensemble d'algorithmes utilisés pour analyser et prendre des décisions à l'aide de données historiques. L'apprentissage automatique est un terme très large et il y a beaucoup à apprendre et cela peut sembler écrasant. Nous vous recommandons donc de commencer par un algorithme simple comme la régression linéaire, puis de passer à des approches plus avancées comme Gradient Boosting et Deep Learning.
Quelles sont les choses intéressantes que vous pouvez faire avec l'apprentissage automatique ?
Vous pouvez développer un modèle pour prédire le comportement de vos joueurs (ou le comportement de vos utilisateurs), par exemple, en fonction de leur emplacement, de l'heure de la journée, de l'appareil, etc. Vous pouvez utiliser ce modèle pour déclencher automatiquement une action. Par exemple, envoyez des notifications push avec une offre spéciale aux utilisateurs lorsqu'ils se trouvent à proximité de votre magasin. C'est le moyen le plus simple de gagner de l'argent grâce à la science des données. Si vous souhaitez devenir ingénieur en apprentissage automatique, vous serez très demandé. La plupart des entreprises, des petites startups à Google, Amazon, IBM, Facebook et bien d'autres, investissent massivement dans l'apprentissage automatique.