Le 9 migliori idee e argomenti per progetti di scienza dei dati open source [per i neofiti]

Panoramica

Le aziende di maggior successo dell'ultimo decennio concordano sul fatto che i dati siano la loro risorsa più preziosa. È risaputo che il futuro appartiene alle organizzazioni che avranno la capacità di elaborare ed estrarre informazioni dai modelli di dati che vengono generati ogni giorno.

Si stima che ogni giorno vengano generati circa 2,5 quintilioni di byte di dati. La scienza dell'utilizzo di statistiche, algoritmi e analisi per estrarre informazioni significative da questi dati non strutturati è chiamata scienza dei dati. Queste informazioni possono fornire alle organizzazioni una visione tanto necessaria per migliorare i propri sistemi e le vendite.

Se sei uno sviluppatore che sta cercando di aprire una strada nel mondo dell'IT, esplorare alcuni progetti di scienza dei dati open source è un'ottima idea. In questo articolo esploreremo alcune idee per progetti di data science open source . Si spera che ti offrirà un certo incoraggiamento per iniziare oggi il tuo primo progetto di scienza dei dati.

Progetti di apprendimento automatico open source

L'apprendimento automatico è attualmente il discorso della città nel mondo dell'IT. Ci permette di costruire programmi e algoritmi che migliorano automaticamente nel tempo. Inutile dire che l'apprendimento automatico ha un enorme potenziale applicativo in quasi tutti i settori.

Inoltre, è sicuro affermare che questo sottoinsieme di intelligenza artificiale è qui per restare e probabilmente trasformerà le nostre vite in futuro. Se speri di iniziare una carriera nell'apprendimento automatico, esplorare alcuni progetti open source in questo dominio può darti un vantaggio tanto necessario per comprenderne le complessità. Esaminiamo ora alcuni interessanti progetti di scienza dei dati open source.

1) Semplificare i documenti sull'apprendimento automatico: un progetto open source

La maggior parte delle persone trova estremamente difficile far fronte ai tecnicismi dell'apprendimento automatico all'inizio della propria carriera. Studiare documenti di ricerca relativi all'apprendimento automatico è particolarmente scoraggiante in quanto contengono termini e annotazioni estremamente difficili da capire per un principiante. Un progetto interessante che è open-source su Github mira a risolvere proprio questo.

Il progetto è fondamentalmente una raccolta di documenti relativi all'apprendimento automatico. Contiene illustrazioni, annotazioni e spiegazioni di terminologie tecniche che facilitano la comprensione del concetto centrale. Se sei un principiante, questo è sicuramente un progetto che dovresti dare un'occhiata. Ti darà chiarezza su diverse annotazioni chiave di apprendimento automatico che possono aiutarti nel tuo viaggio.

Il progetto ha già una raccolta di documenti interessanti e informativi e viene aggiornato regolarmente. Dai un'occhiata a questo esempio di rilevamento di oggetti che è una delle parti più interessanti del progetto.

2) Esplorare NeoML

Se sei una persona che ha una conoscenza introduttiva della scienza dei dati, questo è un progetto entusiasmante che dovresti assolutamente esplorare. Spesso, una grande idea di progetto di apprendimento automatico non viene eseguita a causa del suo alto costo di sviluppo. NeoML cerca di risolvere questo problema.

NeoML è un framework di machine learning che può aiutarti a creare, addestrare e distribuire modelli di machine learning. In breve, con NeoML, non devi più preoccuparti di enormi investimenti e puoi iniziare immediatamente a costruire la tua pipeline di machine learning oggi stesso. Molte idee di progetti open source come l'elaborazione del linguaggio naturale, la preelaborazione delle immagini, l'estrazione di dati da dati non strutturati e la visione artificiale possono essere implementate utilizzando NeoML.

L'uso di NeoML per provare alcune di queste idee interessanti ti insegnerà molto sull'apprendimento automatico e su come può essere applicato con successo.

Leggi: Le 4 migliori idee per progetti di analisi dei dati: da principiante a esperto

3) Riconoscimento facciale

Il riconoscimento facciale è ora un'applicazione di apprendimento automatico completamente esplorata che si trova su quasi tutti gli smartphone oggi. Di solito viene utilizzato come standard di crittografia per sbloccare il dispositivo di un utente. C'è molto da imparare da questo progetto open source che può avvantaggiarti se stai esplorando l'apprendimento automatico. Puoi utilizzare questo progetto per manipolare e riconoscere i volti utilizzando semplici programmi Python o tramite la riga di comando.

Puoi anche provare a apportare variazioni a questa idea di progetto e modificarne lo scopo per risolvere alcune altre affermazioni di problemi interessanti. Un esempio potrebbe essere il rilevamento di una maschera facciale come viene eseguita qui.

Progetti di visione artificiale open source

La visione artificiale è il campo che si occupa della comprensione di come i computer possono estrarre in modo intelligente informazioni preziose da immagini o video digitali. Questo è uno dei campi di ricerca in più rapida crescita e ha trovato enormi applicazioni negli ultimi anni.

Le organizzazioni di tutto il mondo sono costantemente alla ricerca di acquisizione di talenti in questo settore. Pertanto, esplorare alcune delle idee di progetto open source nella visione artificiale ti aiuterà a capire meglio come può essere applicato. Diamo un'occhiata ad alcuni dei progetti interessanti che puoi provare.

4) Rigenerazione di un'immagine di destinazione

Questo è uno dei progetti open source più interessanti che puoi utilizzare per imitare un processo di disegno. Questo programma ha bisogno di un'immagine di destinazione che possa essere replicata in grande dettaglio. Puoi anche specificare le maschere di campionamento se hai bisogno di più pennellate in determinati punti dell'immagine. Ciò consente di controllare ogni dettaglio replicando l'immagine di destinazione.

Per lavorare su questo progetto avrai bisogno delle seguenti librerie Python 3:

a) opencv 3.4.1

b) insensibile 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Quaderno di Giove

Se sei interessato a conoscere la visione artificiale, questo è uno dei migliori progetti open source che puoi iniziare a esplorare. Ti darà un'ottima idea dei fondamenti e ti preparerà ad affrontare anche progetti complessi.

5) Converti immagini in 3D

Costruire modelli 3D utilizzando immagini 2D una volta era un'impresa che poteva essere raggiunta solo attraverso una profonda conoscenza del design e un'esperienza pratica con strumenti come Photoshop. Tuttavia, grazie ai progressi che abbiamo fatto nel campo della visione artificiale, ora è possibile farlo utilizzando poche righe di codice.

Questo è un altro interessante progetto open source che puoi provare per capire di più sulla visione artificiale. Prende una singola immagine RGB-D come input e converte ciascuno dei suoi componenti per creare una foto 3D. Puoi anche provare a leggere un framework chiamato PyTorch che è stato ampiamente utilizzato in questo esempio.

Impara: come creare un chatbot in Python passo dopo passo

6) PULSE – Creazione di immagini ad alta risoluzione

PULSE, che sta per Photo Upsampling via Latent Space Exploration, mira a generare immagini ad alta risoluzione da input di immagini a bassa risoluzione. Può anche essere usato come depixel del viso.

PULSE è quindi un classico progetto per comprendere la visione artificiale. È in grado di produrre immagini ad altissima risoluzione in modo completamente autonomo. Prima di provare questa idea di progetto, esplora come funziona il concetto fondamentale di PULSE . Questo ti aiuterà a capire meglio il suo codice.

7) Trasforma un'immagine in un cartone animato

Questo è un progetto divertente che puoi provare e condividere con i tuoi amici. Mira a trasformare un'immagine in una versione del modello di cartone animato. Il concetto di GAN (Generative Adversarial Networks) è una parte fondamentale di questo progetto.

GAN è una classe di framework di machine learning originariamente progettata da Ian Goodfellow nel 2014. Tenta di rigenerare i dati in base a un set di formazione. Puoi saperne di più su GAN in questo documento di ricerca .

Sebbene questo progetto sia un progetto divertente che non richiede molto tempo per essere implementato, può sicuramente offrirti alcune informazioni chiave su apprendimento automatico, visione artificiale e GAN. Attualmente è open source e vale sicuramente la pena provare.

Altri progetti di scienza dei dati open source

8) Pallavolo di melma

Questo è probabilmente uno dei migliori progetti open source da cui ogni principiante può imparare. Slime è un gioco semplice che coinvolge due giocatori che si scontrano. L'obiettivo è cercare di far cadere la palla nella metà campo avversaria. È un ottimo esempio di apprendimento per rinforzo.

Puoi installare questo gioco direttamente da pip:

pip install slimevolleygym

9) Jukebox OpenAI

OpenAI è uno dei principali laboratori di ricerca e implementazione dell'IA nel mondo e ha costantemente cercato di spingere i limiti della tecnologia profonda e dell'apprendimento automatico. Jukebox, come suggerisce il nome, è il loro tentativo di applicare l'analisi predittiva alla musica. Nella sua essenza, questo progetto è un modello di rete neurale che ha la capacità di generare campioni di musica grezza.

Puoi fornire il genere musicale, l'artista e i testi come input di esempio e il modello neurale può generare un campione musicale da zero in base a questo input. Questo è un progetto molto interessante che dovresti assolutamente provare ed esplorare. Puoi verificarlo in quanto è open source sul sito ufficiale di OpenAI.

Ulteriori informazioni: 10 interessanti progetti e argomenti della GUI Python per principianti

Pensieri finali

La scienza dei dati è un campo vasto che ha enormi implicazioni sul modo in cui viviamo le nostre vite oggi e su come si evolverà il nostro rapporto con la tecnologia in futuro. Sebbene la sua potenziale applicazione nel nostro mondo sia davvero affascinante, può essere intimidatorio quando si tenta di impararlo per la prima volta.

Uno dei modi migliori per conoscere questo dominio è provare alcune idee per progetti di scienza dei dati open source . Studiarli può aiutarti a ottenere un po' di chiarezza sui suoi fondamenti e un vantaggio per spostarti verso problemi complessi.

Se sei un principiante, puoi iniziare provando semplici progetti di elaborazione delle immagini come PULSE o trasformando un'immagine in un cartone animato. Se sei interessato all'apprendimento automatico, puoi provare a esplorare NeoML o il riconoscimento facciale. Tutte le idee per progetti di scienza dei dati open source in questo articolo possono aiutarti a muoverti verso una grande carriera in questo settore in forte espansione.

Impara i corsi di scienza dei dati dalle migliori università del mondo. Guadagna programmi Executive PG, programmi di certificazione avanzati o programmi di master per accelerare la tua carriera.