I 7 migliori progetti di deep learning in Github che dovresti provare oggi [2022]

Come studente di deep learning, una delle cose più importanti che puoi fare è rimanere aggiornato sugli sviluppi attuali nel tuo campo. Per aiutarti in tal senso, abbiamo preparato il seguente elenco di progetti di deep learning in Github poiché Github è il punto di partenza migliore.

I seguenti progetti hanno il maggior numero di stelle e si impegnano su Github al momento della stesura di questo articolo. Tuttavia, alcuni di questi progetti non erano tra i primi, ma sono molto rilevanti per la loro applicabilità. Iniziamo:

I migliori progetti di deep learning in Github

1. Keras

Al momento della stesura di questo articolo, Keras è in cima ai progetti di deep learning in Github. Ha circa 49.000 stelle e 18,4 fork. Keras è un'API di deep learning, che viene eseguita su TensorFlow, una popolare piattaforma di machine learning. Keras è scritto in Python e ti aiuta a lavorare su progetti di deep learning con molta facilità. Ti aiuta principalmente a condurre ricerche veloci e a implementarle più velocemente.

Poiché è costruito su TensorFlow, offre anche i vantaggi di quella piattaforma. Ciò significa che puoi distribuire i tuoi modelli Keras tramite qualsiasi dispositivo integrato. Ha un'eccellente accessibilità e ha un framework a livello di settore per scalare vasti cluster di GPU.

L'apprendimento di Keras è essenziale per qualsiasi studente di deep learning. Assicurati di avere familiarità con TensorFlow e le sue applicazioni prima di iniziare a conoscere Keras perché, senza il primo, il secondo sarebbe troppo difficile da padroneggiare.

2. Documenti di deep learning più citati

Questo progetto Github condivide i documenti di deep learning più citati che sono stati pubblicati tra gli anni 2012 e 2016. Non ha articoli pubblicati dopo il 2016 perché ricercatori e accademici hanno rilasciato molti documenti da allora ed è diventato troppo travolgente per i creatori del progetto .

Anche se i suoi documenti potrebbero sembrare obsoleti, dovresti dargli una lettura perché sono tra i "classici" dei documenti di deep learning. Molti articoli presenti in questo progetto hanno più di 200 citazioni. Alcuni di questi documenti hanno più di 800 citazioni in modo da poterne comprendere la popolarità e l'applicabilità.

I documenti presenti in questo elenco coprono molte aree tra cui discorso, NLP, reti neurali ricorrenti (RNN), modelli di reti convoluzionali, robotica e molto altro.

3. Caffè

Caffe è un framework aperto per il deep learning. È un prodotto di Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center. Sebbene i creatori di Caffe volessero che si concentrasse sulla visione artificiale, è diventata una libreria generica per il deep learning. Caffe ha una fiorente comunità di ricercatori accademici e utenti professionisti, quindi puoi facilmente trovare aiuto mentre lavori con esso.

È eccellente per implementare reti convoluzionali e lavorare su progetti di riconoscimento vocale, visivo e di apprendimento profondo. Può elaborare più di 60 milioni di immagini in un giorno, quindi è senza dubbio uno strumento adatto anche per progetti di visione artificiale.

4. Quaderni di apprendimento automatico

Uno dei progetti di deep learning più popolari in Github, Machine Learning Notebooks è un progetto che ti aiuta ad apprendere le basi del machine learning in Python. Ha anche un codice di esempio con soluzioni per esercizi. Ha più notebook Jupyter che mostrano i fondamenti dell'apprendimento automatico (e del deep learning) in Python tramite TensorFlow e Scikit-Learn.

I notebook Jupyter sono interattivi e ti aiutano a provare il codice all'interno del notebook. Sono un prodotto di jupyter.org e sono strumenti open source.

La maggior parte degli esercizi presenti in questo progetto sono disponibili nel libro Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Prima di iniziare a imparare da questo progetto, assicurati di conoscere TensorFlow e Scikit-Learn. Sono entrambi strumenti molto popolari tra i professionisti del deep learning e devi conoscerli prima di iniziare a lavorare su questo.

Potresti trovare un po' difficile lavorare su alcuni problemi condivisi in questo progetto, quindi sarebbe meglio seguire un corso di machine learning e ottenere un'esperienza di apprendimento personalizzata.

5. MXNet – Apache

MXNet è un framework di deep learning open source che ti aiuta a eseguire la prototipazione della ricerca in modo rapido e flessibile per una produzione veloce. Consente un training distribuito scalabile in quanto supporta Horovod e Parameter Server. È integrato in Python e supporta più linguaggi importanti come C++, Julia, Clojure, Perl, R e Scala.

Un altro motivo della sua vasta popolarità è il suo vasto ecosistema di librerie e strumenti per serie temporali, elaborazione del linguaggio naturale, visione artificiale e altro. Alcuni di questi strumenti e librerie sono GluconTS, GluconCV, D2L.ai e GluconNLP. Tutti questi strumenti e librerie ti aiutano in domini specifici del deep learning. Ad esempio, GluconCV è un toolkit per la visione artificiale che consente di stimare le pose e di rilevare oggetti. Ha una licenza Apache-2.0 ed è uno dei must per tutti i professionisti del deep learning, quindi assicurati di familiarizzare con esso mentre studi lo stesso.

Checkout: i migliori progetti di machine learning in Github

6. veloce

fastai è una libreria per l'addestramento semplificato e veloce delle reti neurali. Ha un supporto pronto per i modelli tabulari, di visione, di filtraggio collaborativo e di testo. Questo è uno dei progetti di deep learning in Github perché offre anche tutorial e guide sull'utilizzo di fast.ai.

Conoscere le librerie e i framework prevalenti ti aiuterà come professionista del deep learning. Quindi devi conoscerli. Questo progetto ha anche esempi di implementazioni e casi d'uso di fast.ai in modo da poter capire facilmente come applicare questa libreria in progetti del mondo reale.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) è un toolkit open source per applicazioni di deep learning. Puoi combinare diversi tipi di modelli importanti e realizzarli rapidamente. Alcuni di questi tipi di modello includono reti ricorrenti, DNN feed-forward e CNN. Applica l'apprendimento SGD (discesa del gradiente stocastico) con parallelizzazione e differenziazione automatica tra i server.

Ha una licenza open source e una delle migliori comunità. CNTK trova applicazioni in molti settori e potrebbe essere necessario conoscerlo per lavorare su alcuni progetti. Quindi sarebbe meglio se lo conoscessi prima di entrare nel mercato. Anche il Microsoft Cognitive Toolkit riceve aggiornamenti costanti in modo da non trovare strumenti o implementazioni obsoleti al suo interno.

Leggi anche: I migliori progetti Python in Github

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