今日試すべきGithubのトップ7ディープラーニングプロジェクト[2022]

ディープラーニングの学生として、あなたができる最も重要なことの1つは、自分の分野の現在の進展について常に最新情報を入手することです。 その点であなたを助けるために、Githubが開始するのに最適な場所であるため、Githubでのディープラーニングプロジェクトの次のリストを用意しました。

この記事の執筆時点では、次のプロジェクトが最も多くのスターを獲得しており、Githubにコミットしています。 ただし、これらのプロジェクトのいくつかはトップにはありませんでしたが、その適用性のために非常に関連性があります。 始めましょう：

Githubのトップディープラーニングプロジェクト

1.ケラス

この記事を書いている時点で、KerasはGithubのディープラーニングプロジェクトのトップにいます。 約49,000個の星と18.4個のフォークがあります。 KerasはディープラーニングAPIであり、人気のある機械学習プラットフォームであるTensorFlow上で実行されます。 KerasはPythonで記述されており、ディープラーニングプロジェクトでの作業を非常に簡単に行うのに役立ちます。 これは主に、調査を迅速に実施し、展開を迅速化するのに役立ちます。

TensorFlowの上に構築されているため、そのプラットフォームの利点も提供します。 これは、Kerasモデルを任意の組み込みデバイスを介してデプロイできることを意味します。 優れたアクセシビリティを備え、GPUの膨大なクラスターをスケーリングするための業界レベルのフレームワークを備えています。

Kerasについて学ぶことは、ディープラーニングの学生にとって不可欠です。 Kerasについて学び始める前に、TensorFlowとそのアプリケーションに精通していることを確認してください。前者がないと、後者を習得するのは非常に難しいからです。

2.最も引用されているディープラーニングペーパー

このGithubプロジェクトは、2012年から2016年の間に公開された最も引用されたディープラーニングの論文を共有しています。それ以来、研究者や学者が多くのドキュメントをリリースしており、プロジェクトの作成者にとっては圧倒的すぎたため、2016年以降に公開された記事はありません。 。

その論文は時代遅れに見えるかもしれませんが、深層学習論文の「古典」の1つであるため、読んでおく必要があります。 このプロジェクトに存在する多くの記事には200以上の引用があります。 それらの論文のいくつかは800以上の引用があるので、それらの人気と適用性を理解することができます。

このリストにある論文は、スピーチ、NLP、リカレントニューラルネットワーク（RNN）、畳み込みネットワークモデル、ロボット工学など、多くの分野をカバーしています。

3.カフェ

Caffeは、ディープラーニングのためのオープンフレームワークです。 これは、バークレーAIリサーチ/バークレービジョンアンドラーニングセンターの製品です。 Caffeの作成者は、コンピュータービジョンに焦点を当てることを望んでいましたが、ディープラーニング用の汎用ライブラリになりました。 Caffeには、学術研究者とプロのユーザーの活発なコミュニティがあるため、Caffeを使用しているときに簡単にヘルプを見つけることができます。

畳み込みネットワークを展開し、音声、ビジョン、およびその他の深層学習プロジェクトに取り組むのに最適です。 1日に6000万枚以上の画像を処理できるため、コンピュータビジョンプロジェクトにも適したツールであることは間違いありません。

4.機械学習ノートブック

Githubで最も人気のある深層学習プロジェクトの1つである機械学習ノートブックは、Pythonで機械学習の基本を学ぶのに役立つプロジェクトです。 演習のソリューションを含むサンプルコードもあります。 TensorFlowとScikit-Learnを介したPythonでの機械学習（およびディープラーニング）の基礎を示す複数のJupyterノートブックがあります。

Jupyterノートブックはインタラクティブであり、ノートブック内のコードを試すのに役立ちます。 これらはjupyter.orgの製品であり、オープンソースツールです。

このプロジェクトにある演習のほとんどは、Scikit-LearnとTensorFlowを使用したハンズオン機械学習の本で利用できます。 このプロジェクトから学び始める前に、TensorFlowとScikit-Learnについて知っていることを確認してください。 これらは両方ともディープラーニングの専門家の間で広く普及しているツールであり、このツールに取り掛かる前にそれらに精通している必要があります。

このプロジェクトで共有されているいくつかの問題に取り組むのは少し難しいと感じるかもしれません。そのため、機械学習コースを受講して、個別の学習体験を取得することをお勧めします。

5. MXNet – Apache

MXNetは、オープンソースのディープラーニングフレームワークであり、研究のプロトタイピングを迅速に実行し、迅速に生産するための柔軟性を提供します。 HorovodとParameterServerをサポートしているため、スケーラブルな分散トレーニングが可能です。 Pythonに統合されており、C ++、Julia、Clojure、Perl、R、Scalaなどの複数の著名な言語をサポートしています。

その絶大な人気のもう1つの理由は、時系列、自然言語処理、コンピュータービジョンなどのためのライブラリとツールの広範なエコシステムです。 これらのツールとライブラリには、GluconTS、GluconCV、D2L.ai、およびGluconNLPがあります。 これらのツールとライブラリはすべて、ディープラーニングの特定の領域で役立ちます。 たとえば、GluconCVは、コンピュータビジョン用のツールキットであり、ポーズの推定やオブジェクトの検出を行うことができます。 Apache-2.0ライセンスを持っており、ディープラーニングの専門家にとってなくてはならないものの1つなので、同じことを勉強するときは必ず慣れてください。

チェックアウト： Githubのトップ機械学習プロジェクト

6. fastai

fastaiは、ニューラルネットワークの簡略化された高速トレーニング用のライブラリです。 表形式、ビジョン、協調フィルタリング、およびテキストモデルをすぐにサポートします。 これは、fast.aiの使用に関するチュートリアルとガイドも提供しているため、Githubのディープラーニングプロジェクトの1つです。

普及しているライブラリとフレームワークに精通していると、ディープラーニングの専門家として役立ちます。 したがって、それらに精通している必要があります。 このプロジェクトには、fast.aiの実装とユースケースの例も含まれているため、このライブラリを実際のプロジェクトに適用する方法を簡単に理解できます。

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）は、ディープラーニングアプリケーション用のオープンソースツールキットです。 さまざまな著名なモデルタイプを組み合わせて、すばやく実現できます。 これらのモデルタイプには、リカレントネットワーク、フィードフォワードDNN、CNNなどがあります。 サーバー間の自動並列化と微分を伴うSGD学習（確率的勾配降下法）を適用します。

オープンソースライセンスと最高のコミュニティの1つを持っています。 CNTKは多くの業界でアプリケーションを見つけており、いくつかのプロジェクトで作業するには、CNTKに精通している必要がある場合があります。 ですから、市場に参入する前にそれについて学ぶのが最善でしょう。 Microsoft Cognitive Toolkitも定期的に更新されるため、古いツールや実装は見つかりません。

また読む： GithubのトップPythonプロジェクト

ディープラーニングの詳細

ディープラーニングと関連トピックの学習には、多くの労力がかかる可能性があります。 このトピックについて詳しく読んで、ディープラーニングをより効果的に理解することをお勧めします。

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