7 Proyek Pembelajaran Mesin Menarik Terbaik di Github yang Harus Anda Dapatkan

Kita telah melihat begitu banyak inovasi teknologi populer dalam beberapa tahun terakhir yang telah membuat hidup kita jauh lebih sederhana daripada sebelumnya. Pembelajaran mesin adalah salah satu inovasi yang telah menggemparkan dunia. Penerapannya jauh melampaui apa yang kita lihat hari ini.

Pembelajaran mesin, jika digunakan dengan benar, memiliki potensi untuk mengubah lebih dari beberapa aspek atau area kehidupan kita sehari-hari. Jadi, bagaimana teknologi pembelajaran mesin melakukan semua ini? Dengan bantuan algoritma yang memodelkan sistem tanpa mengharuskannya diprogram secara eksplisit. Ini bagus untuk analisis data serta mengotomatisasi proses untuk membuat model analitis.

Apa hubungannya ML dengan GitHub? Pembelajaran mesin melibatkan prediksi berbasis data dan studi algoritme, dan sekarang telah menemukan kemungkinan yang lebih baru dengan GitHub. Di blog ini, kami akan mencantumkan beberapa proyek pembelajaran mesin paling populer di GitHub. Ini hanya beberapa dari lebih dari 100 juta proyek yang dihosting di GitHub.

Apa itu pembelajaran mesin?

Pembelajaran mesin menganut proses yang terdefinisi dengan baik yang mencakup persiapan data, pelatihan algoritme, pembuatan model pembelajaran mesin, dan akhirnya, membuat dan meningkatkan prediksi. Pembelajaran mesin didasarkan pada gagasan yang sangat umum bahwa beberapa algoritma dasar memiliki kekuatan untuk menemukan sesuatu yang sangat menarik dalam kumpulan data. Dan bagian terbaiknya adalah Anda tidak perlu menulis kode apa pun untuk menyelesaikannya. Sebagai gantinya, Anda akan diminta untuk menyediakan algoritme dengan data, yang akan menjadi dasar logikanya.

Mereka adalah jenis pembelajaran mesin yang berbeda, mari kita ambil contoh untuk memahami ini dengan cara yang lebih baik. Kami memiliki jenis algoritma yang dikenal sebagai algoritma klasifikasi. Ini membagi data ke dalam kelompok yang terpisah. Algoritme ini dapat digunakan untuk memisahkan spam dari email Anda dan mengidentifikasi nomor tulisan tangan tanpa Anda harus mengubah kodenya sedikit pun. Algoritme tetap sama tetapi perbedaan dalam logika klasifikasinya berasal dari data pelatihan yang berbeda yang diberikan.

Pelajari Kursus Pembelajaran Mesin dari Universitas top dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

Apa itu GitHub?

GitHub adalah aplikasi open source yang digunakan untuk menyimpan kode di web. Ini dapat digunakan dalam beberapa cara berbeda. Anda dapat menggunakannya untuk menyimpan proyek Anda di cloud secara gratis atau sebagai portofolio online Anda yang memungkinkan calon pemberi kerja melihat seberapa baik Anda dalam coding. Namun, tidak salah untuk mengatakan bahwa GitHub jauh lebih dari yang terlihat.

Ini bukan hanya penyimpanan kode Anda; ini lebih merupakan alat yang digunakan oleh pengembang di seluruh dunia untuk berkolaborasi dalam proyek. Ini membantu pengembang dan tim untuk meningkatkan kode mereka dengan memiliki kumpulan pengembang lain yang berlokasi di lokasi berbeda yang memberikan kontribusi berharga mereka.

GitHub didasarkan pada Git, yang merupakan perangkat lunak kontrol versi yang dapat dengan mudah diunduh di mesin lokal Anda untuk digunakan lebih lanjut. Git dan GitHub berbeda satu sama lain; namun, kami tidak akan membahas perbedaan tersebut di blog ini. Fokus kami di sini adalah untuk membantu Anda memahami bagaimana pembelajaran mesin dan GitHub terkait, dan kemudian membuat daftar beberapa proyek pembelajaran mesin yang dihosting di GitHub. Ketahui juga lebih banyak tentang ide proyek pembelajaran mesin yang menarik untuk pemula.

GitHub hadir dengan beberapa fitur unik yang telah berkontribusi besar untuk membuatnya begitu populer. Selain menjadi penyimpanan sederhana Anda, ini adalah hub pengkodean Anda dengan koneksi jejaring sosial yang sangat signifikan. Ini memungkinkan pengembang individu untuk menyebar di seluruh dunia ini untuk memberikan kontribusi mereka ke beberapa proyek dan tim. Setelah Anda terbiasa dengan cara kerjanya, Anda akan mengetahui semua hal yang dapat Anda lakukan dengannya. Bingung tentang perbedaan antara Git dan Github? Kami telah membuat daftar perbedaan antara Git dan Github dalam artikel ini.

7 proyek pembelajaran mesin teratas di GitHub

1. Pengklasifikasi Saraf (NLP)

Salah satu tantangan terbesar yang mungkin Anda temui dalam kehidupan sehari-hari adalah menggunakan data teks untuk melakukan klasifikasi multi-label. Saat mengerjakan masalah NLP yang masih dalam tahap awal, kami menggunakan klasifikasi label tunggal. Tetapi ketika datang ke data dari dunia nyata, tingkat klasifikasi naik beberapa tingkat lebih tinggi.

Ketika datang ke klasifikasi multi-label bertingkat, Neural Classifier dapat digunakan untuk mengimplementasikan model saraf jauh lebih cepat. Salah satu hal terbaik tentang Neural Classifiers adalah ia datang dengan encoder teks yang biasa kita lihat – Encoder Transformer, FastText, dan RCNN antara lain. Kita dapat menggunakannya untuk melakukan beberapa tugas klasifikasi, termasuk klasifikasi teks kelas biner, klasifikasi teks multi-label, klasifikasi teks multi-kelas, dan klasifikasi teks hierarkis atau bertingkat.

2. MedicalNet

Kebanyakan orang berpikir transfer learning hanya tentang NLP. Mereka begitu asyik dengan perkembangan sehingga mereka melupakan aplikasi transfer learning lainnya. MedicalNet adalah salah satu proyek yang akan membuat Anda senang melihatnya.

Proyek ini menggabungkan kumpulan data medis dengan beberapa hal yang berbeda, seperti organ target, patologi, dan beragam modalitas untuk datang dengan kumpulan data yang lebih besar. Dan jika Anda mengetahui cara kerja model pembelajaran mendalam, Anda akan menyadari di mana kumpulan data besar ini dapat digunakan. Ini adalah proyek open source yang bagus yang harus Anda kerjakan.

3. Mesin TDE

Ini adalah platform Big Data yang dibangun antara lain untuk Internet of Things atau IoT, infrastruktur IT, Connected Cars, dan Industrial IoT. Ini menyediakan seluruh rangkaian tugas rekayasa data. Itu dinilai di antara proyek baru terbaik yang dihosting di GitHub.

4. BERT

Representasi Encoder Dua Arah dari Transformers atau BERT sekali lagi merupakan proyek pembelajaran mesin yang sangat populer di GitHub. BERT adalah tambahan baru untuk proyek yang terkait dengan representasi bahasa. Ini adalah sistem dua arah dan yang pertama tanpa pengawasan untuk pra-pelatihan NLP.

5. Penghapusan objek video

Cara mesin modern menangani dan memanipulasi gambar telah mencapai tahap yang sangat maju. Jika Anda ingin menjadi spesialis visi komputer, Anda harus menjadi yang teratas dalam hal pendeteksian objek dalam gambar.

Sama sekali tidak mudah ketika Anda diminta untuk mengerjakan video dan membuat kotak pembatas di sekitar objek yang berbeda di dalamnya. Ini adalah tugas yang kompleks karena objek bersifat dinamis. Pelatihan pembelajaran mesin membantu Anda menyelesaikan tugas-tugas ini dengan relatif mudah.

6. Aweome-TensorFlow

Proyek pembelajaran mesin di GitHub ini memiliki sumber daya yang membuat pemahaman dan penggunaan TensorFlow menjadi sangat mudah. Ini memiliki koleksi proyek, eksperimen, dan perpustakaan TensorFlow. Program pembelajaran mesin sumber terbuka TensorFlow yang memiliki sumber daya, alat, dan pustaka komunitas yang berbeda untuk membantu Anda membuat proyek paling canggih menggunakan pembelajaran mesin. Pengembang dapat menggunakan TensorFlow untuk membangun dan menerapkan aplikasi pembelajaran mesin dengan kecepatan yang jauh lebih cepat.

7. FastText FacebookResearch

Ini adalah perpustakaan sumber terbuka gratis FacebookResearch yang menyediakan cara belajar representasi kata yang hemat biaya. fasText ringan dan memberi Anda pemahaman mendalam tentang pengklasifikasi kalimat serta representasi teks. Ini adalah perpustakaan yang bagus untuk orang-orang yang tertarik dengan NLP.

Kesimpulan

Blog ini membahas pembelajaran mesin, GitHub, dan bagaimana mereka terhubung satu sama lain. Kami mencantumkan beberapa proyek pembelajaran mesin yang dihosting di GitHub dan memberikan pemahaman singkat tentang cara kerja proyek ini dan kepada siapa proyek tersebut dapat berguna.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang pembelajaran mesin, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B & upGrad dalam Pembelajaran Mesin & AI yang dirancang untuk para profesional yang bekerja dan menawarkan 450+ jam pelatihan ketat, 30+ studi kasus & tugas, IIIT -B Status Alumni, 5+ proyek batu penjuru praktis & bantuan pekerjaan dengan perusahaan-perusahaan top.