I 17 migliori progetti di apprendimento automatico open source [per principianti ed esperti]

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno portando alla luce la quarta rivoluzione industriale. Aziende di ogni forma e dimensione in tutti i settori stanno abbracciando queste tecnologie dirompenti per progettare soluzioni innovative che soddisfino le richieste dei loro clienti target.

Di conseguenza, c'è un'enorme richiesta di professionisti di talento che conoscono bene le sfumature dell'IA e del machine learning. In effetti, le aziende sono pronte a pagare il massimo ai candidati meritevoli con le giuste competenze.

Alla luce della crescente domanda di competenze di IA e ML, è utile avere alcuni progetti nel mondo reale alle spalle. Quando lavori su progetti, mostra ai potenziali datori di lavoro che hai la spinta e le conoscenze per familiarizzare con queste tecnologie.

Se stai cercando stimolanti progetti di Machine Learning open source, sei incappato nel posto giusto!

Progetti di apprendimento automatico open source

GitHub progetti open source di Machine Learning

1. Devecchia

DeOldify è un modello di deep learning progettato per colorare e ripristinare vecchie immagini. Puoi colorare vecchie foto e filmati con DeOldify che fa un lavoro fantastico nell'infondere loro la vita! È stato aggiornato per fornire ritocchi più dettagliati e realistici alle immagini in scala di grigi. Inoltre, i risultati mostrano una distorsione del blu notevolmente inferiore con difetti minimi.

2. Riconoscimento facciale

Questa applicazione vanta di essere "l'API di riconoscimento facciale più semplice al mondo per Python e la riga di comando". Può riconoscere e manipolare i volti da Python o dalla riga di comando utilizzando il software di riconoscimento facciale all'avanguardia di dlib. Questo modello di deep learning afferma di avere un tasso di accuratezza del 99,38% per il benchmark LFW . Puoi utilizzare lo strumento da riga di comando "riconoscimento_faccia" per eseguire il riconoscimento facciale su una cartella di immagini dalla riga di comando!

3. Clonazione vocale

Questo progetto ML è un'implementazione di Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS). SV2TTS è uno strumento di deep learning in grado di generare una rappresentazione numerica di una voce da qualsiasi clip audio e addestrare un modello di sintesi vocale per generalizzare a nuove voci. Questa applicazione può clonare qualsiasi voce in 5 secondi e produrre un discorso arbitrario, il tutto in tempo reale!

4. NeuralTalk2

NeuralTalk2 è essenzialmente un codice di acquisizione di immagini scritto in Lua. Funziona su GPU e richiede Torch. NeuralTalk2 può sottotitolare immagini/video con frasi sfruttando la rete neurale ricorrente multimodale. Questo è uno strumento ideale per i creatori di contenuti sui social media: puoi generare sottotitoli per le tue immagini/video e puoi anche utilizzare questo modello per creare contenuti di immagini/video divertenti (quelli con sottotitoli divertenti).

Leggi: Carriera nell'apprendimento automatico

5. U-GAT-IT

U-GAT-IT (Unsupervised Generative Attentional Networks with Adaptive Layer-Instance Normalization for Image-to-Image Translation) è un progetto ML con un obiettivo semplice: tradurre l'immagine di una persona nel suo avatar anime. Questo modello può convertire immagini che richiedono modifiche olistiche e immagini che richiedono grandi variazioni di forma sfruttando una nuova tecnica di traduzione da immagine a immagine senza supervisione. Inutile dire che questo è il progetto perfetto per gli amanti degli anime!

6. Sr

Srez utilizza il deep learning per la super risoluzione delle immagini: può eseguire l'upscaling di immagini 16 × 16 quattro volte la loro risoluzione per generare foto 64 × 64. I risultati descrivono caratteristiche nitide e distinte che sembrano abbastanza encomiabili rispetto al set di dati di addestramento. L'architettura sottostante include un DCGAN che accetta gli input dell'immagine 16 × 16 nella rete del generatore invece della distribuzione gaussiana multinomiale.

7. AV

AVA è un framework che mira a fornire analisi visive automatizzate e basate sull'intelligenza artificiale. La prima "A" in AVA ha molteplici connotazioni: è un framework Alibaba che si sforza di diventare una "soluzione automatizzata basata sull'intelligenza artificiale che supporta l'analisi aumentata". AVA include tre pacchetti, vale a dire, CKB (spazio di archiviazione per la conoscenza empirica per la visualizzazione/grafici), DataWizard (libreria di elaborazione dati) e ChartAdvisor (il componente principale che suggerisce grafici in base al set di dati e ai requisiti di analisi).

8. Megatron

Sviluppato dal team di ricerca sull'apprendimento profondo di NVIDIA, Megatron è un potente trasformatore in grado di addestrare voluminosi modelli linguistici per migliorare le proprie prestazioni man mano che aumentano. È un progetto in corso che supporta l'addestramento multinodo e parallelo al modello di BERT e GPT2 tramite una precisione mista.

Progetti di Machine Learning open source di Google

9. Calibano

Caliban è uno strumento progettato per lo sviluppo di flussi di lavoro e notebook di ricerca ML in ambienti Docker isolati e riproducibili. La parte migliore: non hai nemmeno bisogno di imparare le complessità di Docker per usare Caliban! Con Caliban, puoi creare ed eseguire modelli ML sulla tua macchina e anche inviare il codice locale al cloud. Questo strumento è perfetto per i flussi di lavoro ML su Pytorch, Tensorflow e JAX.

10. Budou

Budou è uno strumento automatico di interruzione di riga progettato per le lingue CJK (cinese, giapponese e coreano). Traduce automaticamente il testo CJK in codice HTML organizzato, ottenendo una bella tipografia. Budou frammenta i titoli e le frasi in più righe di blocchi significativi in ​​base alla larghezza dello schermo del browser.

11. Impatto causale

Questo progetto di Google è una libreria di statistiche che stima l'effetto causale di un intervento su un modello di serie temporali. Il pacchetto CausalImpact R utilizza una serie temporale bayesiana strutturale per determinare come si evolve la metrica di risposta dopo l'intervento se non si fosse verificato in primo luogo. Ad esempio, è piuttosto difficile rispondere a una domanda del tipo "quanti nuovi clic ha generato una specifica campagna di marketing?" senza utilizzare un esperimento randomizzato. CausalImpact può aiutare a trovare risposte a tali domande.

12. Laboratorio DeepMind

DeepMind Lab è una piattaforma di gioco 3D in prima persona completamente personalizzabile per la ricerca e lo sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale e Machine Learning. Consiste in una serie di enigmi impegnativi e attività di navigazione che sono fondamentali nell'apprendimento per rinforzo profondo. DeepMind Lab ha un'API ordinata e flessibile che ti consente di creare progetti di attività innovativi e progetti di intelligenza artificiale unici che possono essere prontamente iterati. DeepMind di Google utilizza ampiamente DeepMind Lab per ricercare e formare agenti di apprendimento AI/ML.

13. Variante profonda

DeepVariant è una pipeline di analisi che sfrutta una rete neurale per trovare varianti genetiche dai dati di sequenziamento del DNA di prossima generazione. Utilizza la libreria Nucleus (contenente codice Python e C++) per leggere e scrivere dati in formati di file di genomica comuni che si integrano perfettamente con TensorFlow.

14. Dopamina

È un framework di ricerca basato su TensorFlow creato per la prototipazione rapida di algoritmi di apprendimento per rinforzo. La dopamina è stata progettata come una base di codice piccola e intuitiva che consente agli utenti di sperimentare idee radicali e ricerche speculative. Ha quattro principi di progettazione fondamentali:

• Sperimentazione facile
• Sviluppo flessibile
• Implementazione compatta e affidabile
• Risultati riproducibili

15. Cardellino

Cardellino è un set di dati creato per risolvere le sfide di riconoscimento a grana fine. Include una raccolta di diverse categorie: uccelli, farfalle, cani, aerei e altre categorie insieme agli URL di ricerca Flickr pertinenti e alle ricerche di immagini di Google. La categoria cane include numerose annotazioni di apprendimento attivo. Google utilizza Cardellino per esplorare le tecniche di Computer Vision e Machine Learning per problemi di riconoscimento a grana fine.

16. Kubeflow

Kubeflow è un toolkit ML progettato esclusivamente per Kubernetes. Rende portatile e scalabile l'implementazione di flussi di lavoro di machine learning (ML) su Kubernetes. L'obiettivo principale è offrire un modo semplice per distribuire il miglior sistema operativo della categoria per ML a infrastrutture multiple e variegate. Puoi eseguire Kubeflow su qualsiasi sistema o ambiente che esegue Kubernetes.

17. Magenta

Questo è un progetto di ricerca sviluppato per esplorare come il Machine Learning nella creazione di musica e arte. L'obiettivo principale di questo progetto è costruire algoritmi di apprendimento profondo e apprendimento per rinforzo per produrre canzoni, immagini, disegni e altri contenuti creativi. È un tentativo di creare strumenti intelligenti che valorizzino le capacità e il potenziale di artisti e musicisti.

Conclusione

Per concludere, il nostro ultimo consiglio sarebbe di esaminare questi progetti e disintegrarli per comprenderne le sfumature più profonde. Ciò contribuirà ad arricchire le tue conoscenze sul ML e ti insegnerà come le tecnologie ML funzionano in modo diverso in ogni progetto.

Ci auguriamo che, immergendoti più a fondo in questi 17 progetti di Machine Learning open source, troverai l'ispirazione per sviluppare il tuo progetto di Machine Learning!

Se sei interessato a saperne di più sull'apprendimento automatico, dai un'occhiata al Diploma PG di IIIT-B e upGrad in Machine Learning e AI, progettato per i professionisti che lavorano e offre oltre 450 ore di formazione rigorosa, oltre 30 casi di studio e incarichi, IIIT- B Status di Alumni, oltre 5 progetti pratici pratici e assistenza sul lavoro con le migliori aziende.