I 7 migliori progetti di machine learning interessanti su Github su cui dovresti mettere le mani

Negli ultimi anni abbiamo assistito a così tante innovazioni tecnologiche popolari che hanno reso le nostre vite molto più semplici di prima. L'apprendimento automatico è una di quelle innovazioni che hanno preso d'assalto il mondo. Le sue applicazioni vanno ben oltre ciò che vediamo oggi.

L'apprendimento automatico, se utilizzato correttamente, ha il potenziale di trasformare più di alcuni aspetti o aree della nostra vita quotidiana. Quindi, come fa la tecnologia di apprendimento automatico a fare tutto questo? Con l'ausilio di algoritmi che modellano i sistemi senza richiederne la programmazione esplicita. È ottimo per l'analisi dei dati e per automatizzare i processi per la creazione di modelli analitici.

Che cosa ha a che fare il machine learning con GitHub? L'apprendimento automatico prevede previsioni basate sui dati e studio di algoritmi e ora ha trovato nuove possibilità con GitHub. In questo blog, elencheremo alcuni dei progetti di machine learning più popolari su GitHub. Questi saranno solo alcuni degli oltre 100 milioni di progetti ospitati su GitHub.

Che cos'è l'apprendimento automatico?

L'apprendimento automatico aderisce a un processo ben definito che include la preparazione dei dati, l'addestramento degli algoritmi, la generazione di modelli di apprendimento automatico e, infine, la creazione e il miglioramento delle previsioni. L'apprendimento automatico si basa sull'idea molto generale che alcuni algoritmi di base hanno il potere di scoprire qualcosa di molto interessante all'interno dei set di dati. E la parte migliore è che non devi scrivere alcun codice per farlo. Invece, ti verrà richiesto di fornire all'algoritmo i dati, su cui baserà la sua logica.

Sono diversi tipi di apprendimento automatico, facciamo un esempio per capirlo in un modo migliore. Abbiamo un tipo di algoritmo noto come algoritmo di classificazione. Divide i dati in gruppi separati. Questo algoritmo può essere utilizzato per separare lo spam dalle tue e-mail e identificare i numeri scritti a mano senza dover modificare il codice anche leggermente. L'algoritmo rimane lo stesso ma la differenza nella sua logica di classificazione deriva dai diversi dati di addestramento che gli vengono forniti.

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Cos'è GitHub?

GitHub è un'applicazione open source utilizzata per archiviare codice sul Web. Può essere utilizzato in diversi modi. Puoi usarlo per archiviare i tuoi progetti sul cloud gratuitamente o come portfolio online che consente ai potenziali datori di lavoro di vedere quanto sei bravo a programmare. Tuttavia, non sarà sbagliato dire che GitHub è molto più di ciò che sembri.

Non è solo l'archiviazione del tuo codice; è piuttosto uno strumento utilizzato dagli sviluppatori di tutto il mondo per collaborare ai progetti. Aiuta gli sviluppatori e i team a migliorare i propri codici avendo un pool di altri sviluppatori dislocati in luoghi diversi che danno il loro prezioso contributo.

GitHub si basa su Git, che è il software di controllo della versione che può essere facilmente scaricato sul tuo computer locale per un ulteriore utilizzo. Git e GitHub sono diversi l'uno dall'altro; tuttavia, non discuteremo di queste differenze in questo blog. Il nostro obiettivo qui è aiutarti a capire come sono correlati l'apprendimento automatico e GitHub, quindi elencare alcuni progetti di apprendimento automatico ospitati su GitHub. Scopri anche di più su idee interessanti per progetti di apprendimento automatico per principianti.

GitHub viene fornito con diverse funzionalità uniche che hanno contribuito immensamente a renderlo così popolare. Oltre ad essere il tuo semplice archivio, è il tuo hub di codifica con connessioni di social network molto significative. Consente ai singoli sviluppatori di diffondersi in lungo e in largo in questo mondo per dare il proprio contributo a più progetti e team. Una volta che ti sarai abituato a come funziona, verrai a conoscenza di tutte le cose che puoi fare con esso. Confuso sulla differenza tra Git e Github? Abbiamo elencato la differenza tra Git e Github in questo articolo.

I 7 migliori progetti di machine learning su GitHub

1. Classificatore neurale (PNL)

Una delle maggiori sfide che potresti incontrare nella vita quotidiana è l'utilizzo dei dati di testo per eseguire la classificazione multi-etichetta. Quando si lavora su problemi di PNL che sono ancora nelle fasi iniziali, utilizziamo la classificazione a etichetta singola. Ma quando si tratta di dati dal mondo reale, il livello di classificazione sale di qualche gradino.

Quando si tratta di classificazione multi-etichetta graduata, Neural Classifier può essere utilizzato per implementare modelli neurali molto più rapidamente. Una delle cose migliori dei classificatori neurali è che viene fornito con codificatori di testo che siamo abituati a vedere: codificatore Transformer, FastText e RCNN tra gli altri. Possiamo usarlo per eseguire diverse attività di classificazione, tra cui la classificazione del testo di classe binaria, la classificazione del testo con più etichette, la classificazione del testo con più classi e la classificazione del testo gerarchica o graduata.

2. Rete medica

La maggior parte delle persone pensa che il transfer learning riguardi solo la PNL. Sono così assorbiti dagli sviluppi che dimenticano altre applicazioni del transfer learning. MedicalNet è uno di quei progetti che sarai entusiasta di vedere.

Questo progetto combina set di dati medici con diverse cose, come organi bersaglio, patologie e diverse modalità che verranno con set di dati più grandi. E se sai come funzionano i modelli di deep learning, capirai dove possono essere utilizzati questi grandi set di dati. Questo è un ottimo progetto open source su cui dovresti assolutamente lavorare.

3. Motore TD

Questa è una piattaforma Big Data creata per l'Internet delle cose o IOT, l'infrastruttura IT, le auto connesse e l'IoT industriale, tra le altre cose. Fornisce un'intera serie di compiti di ingegneria dei dati. È stato valutato tra i migliori nuovi progetti ospitati su GitHub.

4. BERT

Rappresentazioni di encoder bidirezionali di Transformers o BERT è ancora una volta un progetto di apprendimento automatico molto popolare su GitHub. BERT è una nuova aggiunta ai progetti relativi alle rappresentazioni del linguaggio. È un sistema bidirezionale e il primo in assoluto per la pre-formazione della PNL senza supervisione.

5. Rimozione di oggetti video

Il modo in cui le macchine moderne gestiscono e manipolano le immagini ha raggiunto uno stadio molto avanzato. Se vuoi diventare uno specialista della visione artificiale, devi essere al top del tuo gioco quando si tratta di rilevare oggetti nelle immagini.

Non è affatto facile quando ti viene chiesto di lavorare su video e di costruire scatole di delimitazione attorno a diversi oggetti al loro interno. Questo è un compito complesso perché gli oggetti sono di natura dinamica. La formazione sull'apprendimento automatico ti aiuta a svolgere queste attività con relativa facilità.

6. Flusso tensore impressionante

Questo progetto di machine learning su GitHub dispone di risorse che semplificano la comprensione e l'utilizzo di TensorFlow. Ha una raccolta di progetti, esperimenti e librerie TensorFlow. Programma di apprendimento automatico open source TensorFlow che dispone di diverse risorse, strumenti e librerie della community per aiutarti a creare i progetti più avanzati utilizzando l'apprendimento automatico. Gli sviluppatori possono utilizzare TensorFlow per creare e distribuire applicazioni di machine learning a un ritmo molto più veloce.

7. FastText di FacebookResearch

Questa è una libreria open source gratuita di FacebookResearch che fornisce un modo conveniente per imparare le rappresentazioni delle parole. fasText è leggero e fornisce una profonda comprensione dei classificatori di frasi e delle rappresentazioni del testo. Questa è una grande libreria per le persone interessate alla PNL.

Conclusione

Questo blog discute di machine learning, GitHub e come sono collegati tra loro. Abbiamo elencato alcuni progetti di machine learning ospitati su GitHub e fornito una breve comprensione di come funzionano questi progetti e a chi possono essere utili.

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