9 Ide & Topik Proyek Ilmu Data Sumber Terbuka Teratas [Untuk Freshers]

Ringkasan

Perusahaan paling sukses dalam dekade terakhir semuanya setuju bahwa data adalah aset mereka yang paling berharga. Sudah menjadi rahasia umum bahwa masa depan adalah milik organisasi yang akan memiliki kemampuan untuk memproses dan mengekstrak informasi dari pola data yang dihasilkan setiap hari.

Diperkirakan sekitar 2,5 triliun byte data dihasilkan setiap hari. Ilmu yang menggunakan statistik, algoritme, dan analitik untuk mengekstrak informasi yang berarti dari data yang tidak terstruktur ini disebut ilmu data. Informasi ini dapat memberikan wawasan yang sangat dibutuhkan organisasi untuk meningkatkan sistem dan penjualan mereka.

Jika Anda seorang pengembang yang mencoba membuka jalan di dunia TI, menjelajahi beberapa proyek ilmu data sumber terbuka adalah ide yang bagus. Pada artikel ini, kita akan mengeksplorasi beberapa ide proyek ilmu data sumber terbuka . Mudah-mudahan, ini akan memberi Anda dorongan untuk memulai proyek ilmu data pertama Anda hari ini.

Proyek Pembelajaran Mesin Sumber Terbuka

Pembelajaran mesin saat ini sedang menjadi pembicaraan di dunia TI. Hal ini memungkinkan kita untuk membangun program dan algoritma yang meningkat secara otomatis dari waktu ke waktu. Tak perlu dikatakan bahwa pembelajaran mesin memiliki potensi aplikasi yang sangat besar di hampir setiap industri.

Plus, aman untuk mengatakan bahwa bagian dari kecerdasan buatan ini akan tetap ada dan mungkin akan mengubah hidup kita di masa depan. Jika Anda berharap untuk memulai karir dalam pembelajaran mesin, menjelajahi beberapa proyek sumber terbuka di domain ini dapat memberi Anda awal yang sangat dibutuhkan dalam memahami seluk-beluknya. Sekarang mari kita jelajahi beberapa proyek ilmu data sumber terbuka yang menarik.

1) Menyederhanakan Makalah Pembelajaran Mesin – Proyek Sumber Terbuka

Kebanyakan orang merasa sangat sulit untuk mengatasi teknis pembelajaran mesin ketika mereka memulai karir mereka. Mempelajari makalah penelitian terkait pembelajaran mesin sangat menakutkan karena mengandung istilah dan anotasi yang sangat sulit dipahami oleh pemula. Proyek menarik yang bersumber terbuka di Github bertujuan untuk menyelesaikannya.

Proyek ini pada dasarnya adalah kumpulan makalah terkait pembelajaran mesin. Ini berisi ilustrasi, anotasi, dan penjelasan istilah teknis sehingga lebih mudah untuk memahami konsep inti. Jika Anda seorang pemula, ini jelas merupakan proyek yang harus Anda periksa. Ini akan memberi Anda kejelasan tentang beberapa anotasi pembelajaran mesin utama yang dapat membantu Anda dalam perjalanan Anda ke depan.

Proyek ini telah memiliki koleksi makalah yang menarik dan informatif dan diperbarui secara berkala. Lihat contoh deteksi objek ini yang merupakan salah satu bagian paling menarik dari proyek ini.

2) Menjelajahi NeoML

Jika Anda adalah seseorang yang memiliki pengetahuan pengantar ilmu data, ini adalah proyek menarik yang harus Anda jelajahi. Seringkali, ide proyek pembelajaran mesin yang hebat gagal dieksekusi karena biaya pengembangannya yang tinggi. NeoML mencoba memecahkan masalah ini.

NeoML adalah kerangka kerja pembelajaran mesin yang dapat membantu Anda membangun, melatih, dan menerapkan model pembelajaran mesin. Singkatnya, dengan NeoML, Anda tidak perlu lagi khawatir tentang investasi besar dan dapat langsung mulai membangun alur pembelajaran mesin Anda sendiri hari ini. Banyak ide proyek sumber terbuka seperti pemrosesan bahasa alami, prapemrosesan gambar, ekstraksi data dari data tidak terstruktur, dan visi komputer dapat digunakan menggunakan NeoML.

Menggunakan NeoML untuk mencoba beberapa ide menarik ini akan mengajari Anda banyak hal tentang pembelajaran mesin dan cara penerapannya dengan sukses.

Baca: 4 Ide Proyek Analisis Data Teratas: Tingkat Pemula hingga Pakar

3) Pengenalan Wajah

Pengenalan wajah sekarang menjadi aplikasi pembelajaran mesin yang dieksplorasi sepenuhnya yang ditemukan di hampir setiap smartphone saat ini. Biasanya digunakan sebagai standar enkripsi untuk membuka kunci perangkat pengguna. Ada banyak hal yang dapat dipelajari dari proyek sumber terbuka ini yang dapat bermanfaat bagi Anda jika Anda menjelajahi pembelajaran mesin. Anda dapat menggunakan proyek ini untuk memanipulasi dan mengenali wajah menggunakan program Python sederhana atau melalui baris perintah.

Anda juga dapat mencoba membuat variasi pada ide proyek ini dan mengubah tujuannya untuk memecahkan beberapa pernyataan masalah menarik lainnya. Salah satu contohnya adalah mendeteksi masker wajah seperti yang dilakukan di sini.

Proyek Visi Komputer Sumber Terbuka

Visi komputer adalah bidang yang berkaitan dengan pemahaman bagaimana komputer dapat secara cerdas mengekstrak informasi berharga dari gambar atau video digital. Ini adalah salah satu bidang penelitian yang tumbuh paling cepat dan telah menemukan aplikasi yang sangat besar selama beberapa tahun terakhir.

Organisasi di seluruh dunia secara konsisten mencari akuisisi bakat di industri ini. Dengan demikian, menjelajahi beberapa ide proyek sumber terbuka dalam visi komputer akan membantu Anda lebih memahami bagaimana hal itu dapat diterapkan. Mari kita lihat beberapa proyek menarik yang bisa Anda coba.

4) Meregenerasi Gambar Target

Ini adalah salah satu proyek sumber terbuka paling menarik yang dapat Anda gunakan untuk meniru proses menggambar. Program ini membutuhkan gambar target yang dapat direplikasi dengan sangat detail. Anda juga dapat menentukan topeng sampel jika Anda membutuhkan lebih banyak sapuan kuas di tempat-tempat tertentu dalam gambar. Ini memungkinkan Anda untuk mengontrol setiap detail saat mereplikasi gambar target.

Untuk mengerjakan proyek ini, Anda memerlukan pustaka python 3 berikut:

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Buku Catatan Jupyter

Jika Anda tertarik untuk belajar tentang visi komputer, ini adalah salah satu proyek sumber terbuka terbaik yang dapat Anda mulai jelajahi. Ini akan memberi Anda ide bagus tentang dasar-dasarnya dan mempersiapkan Anda untuk mengambil proyek yang kompleks juga.

5) Konversi Gambar ke 3D

Untuk membangun model 3D menggunakan gambar 2D pernah menjadi prestasi yang hanya dapat dicapai melalui pemahaman yang mendalam tentang desain dan pengalaman langsung dengan alat seperti Photoshop. Namun, karena kemajuan yang telah kami buat di bidang visi komputer, sekarang ini dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa baris kode.

Ini adalah proyek open-source menarik lainnya yang dapat Anda coba untuk memahami lebih lanjut tentang visi komputer. Dibutuhkan satu gambar RGB-D sebagai input dan mengubah setiap komponennya untuk membuat foto 3D. Anda juga dapat mencoba membaca tentang kerangka kerja yang disebut PyTorch yang telah banyak digunakan dalam contoh ini.

Pelajari: Cara Membuat Chatbot di Python Langkah Demi Langkah

6) PULSA – Membangun Gambar Resolusi Tinggi

PULSE, yang merupakan singkatan dari Photo Upsampling via Latent Space Exploration bertujuan untuk menghasilkan gambar beresolusi tinggi dari input gambar beresolusi rendah. Ini juga dapat digunakan sebagai de-pixelizer wajah.

PULSA dengan demikian merupakan proyek klasik dalam memahami visi komputer. Ia mampu menghasilkan gambar beresolusi sangat tinggi dengan cara yang sepenuhnya diawasi sendiri. Sebelum Anda mencoba ide proyek ini, pelajari bagaimana konsep dasar PULSA bekerja. Ini akan membantu Anda lebih memahami kodenya.

7) Ubah Gambar Menjadi Kartun

Ini adalah proyek menyenangkan yang dapat Anda coba dan bagikan dengan teman-teman Anda. Ini bertujuan untuk mengubah gambar menjadi versi model kartun. Konsep GAN (Generative Adversarial Networks) adalah bagian mendasar dari proyek ini.

GAN adalah kelas kerangka kerja pembelajaran mesin yang awalnya dirancang oleh Ian Goodfellow pada tahun 2014. GAN mencoba membuat ulang data berdasarkan set pelatihan. Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang GAN dalam makalah penelitian ini .

Meskipun proyek ini adalah proyek menyenangkan yang tidak membutuhkan banyak waktu untuk diterapkan, proyek ini pasti dapat menawarkan beberapa wawasan penting tentang pembelajaran mesin, visi komputer, dan GAN. Saat ini open-source dan pasti patut dicoba.

Proyek Ilmu Data Sumber Terbuka Lainnya

8) Bola Voli Lendir

Ini mungkin salah satu proyek sumber terbuka terbaik untuk dipelajari oleh setiap pemula. Slime adalah gim sederhana yang melibatkan dua pemain yang saling berhadapan. Tujuannya adalah untuk mencoba dan membuat bola membentur lantai di separuh lapangan lawan. Ini adalah contoh yang bagus dari pembelajaran penguatan.

Anda dapat langsung menginstal game ini dari pip:

pip install slimevolleygym

9) OpenAI Jukebox

OpenAI adalah salah satu lab penelitian dan penerapan AI terkemuka di dunia dan terus-menerus mencoba mendorong batas-batas teknologi dalam dan pembelajaran mesin. Jukebox seperti namanya adalah upaya mereka untuk menerapkan analisis prediktif pada musik. Pada intinya, proyek ini adalah model jaringan saraf yang memiliki kemampuan untuk menghasilkan sampel musik mentah.

Anda dapat memberikan genre musik, artis, dan lirik sebagai input sampel, dan model saraf dapat menghasilkan sampel musik dari awal berdasarkan input ini. Ini adalah proyek yang sangat menarik yang harus Anda coba dan jelajahi. Anda dapat memeriksanya karena open-source di situs resmi OpenAI.

Pelajari Lebih Lanjut: 10 Proyek & Topik GUI Python yang Menyenangkan Untuk Pemula

Pikiran Akhir

Ilmu Data adalah bidang luas yang memiliki implikasi besar terhadap cara kita menjalani hidup hari ini dan bagaimana hubungan kita dengan teknologi akan berkembang di masa depan. Meskipun aplikasi potensialnya di dunia kita benar-benar menarik, itu bisa menakutkan ketika Anda pertama kali mencoba mempelajarinya.

Salah satu cara terbaik untuk memperkenalkan domain ini adalah dengan mencoba beberapa ide proyek ilmu data sumber terbuka . Mempelajarinya dapat membantu Anda mendapatkan kejelasan tentang dasar-dasarnya dan keunggulan untuk bergerak menuju masalah yang kompleks.

Jika Anda seorang pemula, Anda dapat memulai dengan mencoba proyek pemrosesan gambar sederhana seperti PULSA atau mengubah gambar menjadi kartun. Jika Anda tertarik dengan pembelajaran mesin, Anda dapat mencoba menjelajahi NeoML atau pengenalan wajah. Semua ide proyek ilmu data sumber terbuka dalam artikel ini dapat membantu Anda bergerak menuju karier yang hebat di industri yang sedang berkembang pesat ini.

Pelajari kursus ilmu data dari Universitas top dunia. Dapatkan Program PG Eksekutif, Program Sertifikat Tingkat Lanjut, atau Program Magister untuk mempercepat karier Anda.