Githubの興味深い機械学習プロジェクトトップ7を手に入れましょう

近年、非常に多くの人気のある技術革新が見られ、私たちの生活は以前よりもはるかにシンプルになっています。 機械学習は、世界を席巻したイノベーションの1つです。 そのアプリケーションは、今日私たちが見ているものをはるかに超えています。

機械学習を適切に使用すれば、日常生活のいくつかの側面や領域を変革する可能性があります。 では、機械学習テクノロジーはこれらすべてをどのように実行するのでしょうか。 明示的にプログラムする必要なしにシステムをモデル化するアルゴリズムの助けを借りて。 データ分析だけでなく、分析モデルを作成するプロセスの自動化にも最適です。

MLはGitHubと何の関係がありますか？ 機械学習にはデータベースの予測とアルゴリズムの研究が含まれ、GitHubで新しい可能性が見つかりました。 このブログでは、GitHubで最も人気のある機械学習プロジェクトのいくつかをリストします。 これらは、GitHubでホストされている1億を超えるプロジェクトのほんの一部にすぎません。

機械学習とは何ですか？

機械学習は、データの準備、アルゴリズムトレーニング、機械学習モデルの生成、そして最後に予測の作成と改善を含む、明確に定義されたプロセスに準拠しています。 機械学習は、一部の基本的なアルゴリズムにはデータセット内で非常に興味深いものを見つける力があるという非常に一般的な概念に基づいています。 そして最良の部分は、これを行うためにコードを書く必要がないことです。 代わりに、アルゴリズムにそのロジックの基礎となるデータを提供する必要があります。

それらはさまざまなタイプの機械学習です。これをよりよく理解するために例を見てみましょう。 分類アルゴリズムと呼ばれるタイプのアルゴリズムがあります。 データを別々のグループに分割します。 このアルゴリズムを使用すると、コードを少しでも変更することなく、スパムを電子メールから分離し、手書きの番号を識別することができます。 アルゴリズムは同じままですが、分類ロジックの違いは、与えられたトレーニングデータの違いによるものです。

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GitHubとは何ですか？

GitHubは、ウェブ上にコードを保存するために使用されるオープンソースアプリケーションです。 いくつかの異なる方法で使用できます。 これを使用して、プロジェクトを無料でクラウドに保存したり、潜在的な雇用主がコーディングの腕前を確認できるオンラインポートフォリオとして使用したりできます。 それでも、GitHubは目に見えるものよりもはるかに優れていると言っても間違いありません。

コードストレージだけではありません。 これは、世界中の開発者がプロ​​ジェクトで共同作業するために使用するツールです。 さまざまな場所にいる他の開発者のプールが貴重な貢献をすることで、開発者とチームがコードを改善するのに役立ちます。

GitHubはGitに基づいています。これは、ローカルマシンに簡単にダウンロードしてさらに使用できるバージョン管理ソフトウェアです。 GitとGitHubは互いに異なります。 ただし、このブログではこれらの違いについては説明しません。 ここでの焦点は、機械学習とGitHubがどのように関連しているかを理解し、GitHubでホストされている機械学習プロジェクトをいくつかリストすることです。 また、初心者向けの興味深い機械学習プロジェクトのアイデアについてもよく知っています。

GitHubにはいくつかの独自の機能があり、人気を博しています。 シンプルなストレージであることに加えて、非常に重要なソーシャルネットワーキング接続を備えたコーディングハブでもあります。 これにより、個々の開発者はこの世界の長さと幅に広がり、複数のプロジェクトやチームに貢献することができます。 それがどのように機能するかに慣れると、それを使ってできることをすべて知るようになります。 GitとGithubの違いについて混乱していますか？ この記事では、GitとGithubの違いをリストしました。

GitHubの上位7つの機械学習プロジェクト

1.ニューラル分類器（NLP）

日常生活で遭遇する可能性のある最大の課題の1つは、テキストデータを使用してマルチラベル分類を実行することです。 まだ初期段階にあるNLP問題に取り組むときは、単一​​ラベル分類を使用します。 しかし、現実世界のデータに関しては、分類レベルは数ノッチ高くなります。

段階的マルチラベル分類に関しては、Neural Classifierを使用して、ニューラルモデルをはるかに迅速に実装できます。 Neural Classifiersの最も優れている点の1つは、私たちが見慣れているテキストエンコーダー（Transformerエンコーダー、FastText、RCNNなど）が付属していることです。 これを使用して、バイナリクラスのテキスト分類、マルチラベルのテキスト分類、マルチクラスのテキスト分類、階層的または段階的なテキスト分類など、いくつかの分類タスクを実行できます。

2. MedicalNet

ほとんどの人は、転移学習はまさにNLPについてだと考えています。 彼らは開発に夢中になっているので、転移学習の他のアプリケーションを忘れています。 MedicalNetは、あなたが見てワクワクするプロジェクトの1つです。

このプロジェクトは、医療データセットを、標的臓器、病理学、多様なモダリティなどのいくつかの異なるものと組み合わせて、より大きなデータセットを提供します。 また、ディープラーニングモデルがどのように機能するかを知っていれば、これらの大規模なデータセットをどこで使用できるかがわかります。 これは間違いなく取り組むべき素晴らしいオープンソースプロジェクトです。

3.TDEngine

これは、モノのインターネットまたはIOT、ITインフラストラクチャ、コネクテッドカー、産業用IoTなどのために構築されたビッグデータプラットフォームです。 これは、データエンジニアリングの雑用のセット全体を提供します。 これは、GitHubでホストされている最高の新しいプロジェクトの1つとして評価されました。

4.ベルト

TransformersまたはBERTからの双方向エンコーダー表現は、GitHubで非常に人気のある機械学習プロジェクトです。 BERTは、言語の表現に関連するプロジェクトに新たに追加されたものです。 これは双方向システムであり、NLP事前トレーニング用の最初の教師なしシステムです。

5.ビデオオブジェクトの削除

最新のマシンが画像を処理および操作する方法は、非常に高度な段階に達しています。 コンピュータビジョンのスペシャリストになりたい場合は、画像内のオブジェクトの検出に関して、ゲームのトップに立つ必要があります。

ビデオで作業し、ビデオ内のさまざまなオブジェクトの周囲にバウンディングボックスを作成するように求められた場合、それはまったく簡単ではありません。 オブジェクトは本質的に動的であるため、これは複雑なタスクです。 機械学習トレーニングは、これらのタスクを比較的簡単に実行するのに役立ちます。

6.Aweome-TensorFlow

GitHubのこの機械学習プロジェクトには、TensorFlowの理解と使用を非常に簡単にするリソースがあります。 TensorFlowプロジェクト、実験、ライブラリのコレクションがあります。 機械学習を使用して最先端のプロジェクトを作成するのに役立つ、さまざまなコミュニティリソース、ツール、ライブラリを備えたTensorFlowオープンソースの機械学習プログラム。 開発者はTensorFlowを使用して、機械学習アプリケーションをはるかに速いペースで構築およびデプロイできます。

7.FacebookResearchのfastText

これはFacebookResearchの無料のオープンソースライブラリであり、単語表現を学習する費用効果の高い方法を提供します。 fasTextは軽量で、テキスト表現だけでなく文分類子についても深く理解できます。 これは、NLPに関心のある人々にとって素晴らしいライブラリです。

結論

このブログでは、機械学習、GitHub、およびそれらが相互にどのようにリンクされているかについて説明しています。 GitHubでホストされているいくつかの機械学習プロジェクトをリストし、これらのプロジェクトがどのように機能し、誰に役立つかについて簡単に理解しました。

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