상위 9개 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트 아이디어 및 주제 [신입생 대상]

개요

지난 10년 동안 가장 성공적인 기업은 모두 데이터가 가장 가치 있는 자산이라는 데 동의합니다. 미래는 매일 생성되는 데이터 패턴에서 정보를 처리하고 추출하는 능력을 갖게 될 조직의 몫이라는 것은 상식입니다.

매일 약 2500조 바이트의 데이터가 생성되는 것으로 추정됩니다. 통계, 알고리즘 및 분석을 사용하여 이 비정형 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하는 과학을 데이터 과학이라고 합니다. 이 정보는 조직이 시스템과 판매를 개선하는 데 필요한 통찰력을 제공할 수 있습니다.

IT 세계에서 길을 개척하려는 개발자라면 일부 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트를 탐색하는 것이 좋습니다. 이 기사에서 우리는 몇 가지 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트 아이디어 를 탐구할 것 입니다. 오늘 첫 데이터 과학 프로젝트를 시작하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

오픈 소스 머신 러닝 프로젝트

머신 러닝은 현재 IT 세계의 화두입니다. 시간이 지남에 따라 자동으로 개선되는 프로그램과 알고리즘을 구축할 수 있습니다. 머신 러닝이 거의 모든 산업 분야에서 엄청난 응용 가능성을 가지고 있다는 것은 말할 필요도 없습니다.

또한 이 인공 지능의 하위 집합이 계속 존재하며 아마도 미래에 우리의 삶을 변화시킬 것이라고 말하는 것이 안전합니다. 머신 러닝 분야에서 경력을 쌓고자 한다면 이 도메인에서 몇 가지 오픈 소스 프로젝트를 탐색하면 머신 러닝의 복잡성을 이해하는 데 매우 도움이 될 것입니다. 이제 흥미로운 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트를 살펴보겠습니다 .

1) 기계 학습 문서 단순화 – 오픈 소스 프로젝트

대부분의 사람들은 경력을 시작할 때 기계 학습의 기술에 대처하는 것이 매우 어렵다는 것을 알게 됩니다. 기계 학습 관련 연구 논문을 공부하는 것은 초보자가 이해하기 매우 어려운 용어와 주석을 포함하고 있기 때문에 특히 어렵습니다. Github에 공개 된 흥미로운 프로젝트 는 바로 그 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다.

이 프로젝트는 기본적으로 머신러닝 관련 논문 모음입니다. 여기에는 핵심 개념을 더 쉽게 이해할 수 있도록 기술 용어에 대한 삽화, 주석 및 설명이 포함되어 있습니다. 초보자라면 반드시 확인해야 하는 프로젝트입니다. 앞으로의 여정에서 도움이 될 수 있는 몇 가지 주요 기계 학습 주석에 대한 명확성을 제공합니다.

이 프로젝트에는 이미 흥미롭고 유익한 논문 모음이 있으며 정기적으로 업데이트되고 있습니다. 프로젝트에서 가장 흥미로운 부분 중 하나인 이 객체 감지 예제 를 확인하십시오 .

2) NeoML 탐색

데이터 과학에 대한 입문 지식이 있는 사람이라면 반드시 탐색해야 하는 흥미로운 프로젝트입니다. 종종 훌륭한 기계 학습 프로젝트 아이디어는 높은 개발 비용으로 인해 실행에 실패합니다. NeoML은 이 문제를 해결하려고 합니다.

NeoML은 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하는 데 도움이 되는 기계 학습 프레임워크입니다. 요컨대, NeoML을 사용하면 더 이상 막대한 투자에 대해 걱정할 필요가 없으며 오늘 즉시 자체 머신 러닝 파이프라인 구축을 시작할 수 있습니다. 자연어 처리, 이미지 전처리, 비정형 데이터에서 데이터 추출, 컴퓨터 비전과 같은 많은 오픈 소스 프로젝트 아이디어는 NeoML을 사용하여 배포할 수 있습니다.

NeoML을 사용하여 이러한 흥미로운 아이디어 중 일부를 시도하면 기계 학습과 이를 성공적으로 적용하는 방법에 대해 많은 것을 배울 수 있습니다.

읽기: 상위 4가지 데이터 분석 프로젝트 아이디어: 초급에서 전문가 수준

3) 얼굴 인식

얼굴 인식은 이제 오늘날 거의 모든 스마트폰에서 볼 수 있는 완전히 탐구된 기계 학습 응용 프로그램입니다. 일반적으로 사용자의 장치를 잠금 해제하기 위한 암호화 표준으로 사용됩니다. 머신 러닝을 탐색하는 경우 도움이 될 수 있는 이 오픈 소스 프로젝트에서 배울 것이 많습니다. 이 프로젝트를 사용하여 간단한 Python 프로그램을 사용하거나 명령줄을 통해 얼굴을 조작하고 인식할 수 있습니다.

또한 이 프로젝트 아이디어를 변형하고 다른 흥미로운 문제 설명을 해결하기 위해 목적을 변경할 수도 있습니다. 한 가지 예는 여기에서 수행되는 방식과 같이 안면 마스크를 감지하는 것일 수 있습니다.

오픈 소스 컴퓨터 비전 프로젝트

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오에서 가치 있는 정보를 지능적으로 추출하는 방법을 이해하는 분야입니다. 이것은 가장 빠르게 성장하는 연구 분야 중 하나이며 지난 몇 년 동안 엄청난 응용 분야를 발견했습니다.

전 세계의 조직은 이 산업에서 인재 확보를 지속적으로 찾고 있습니다. 따라서 컴퓨터 비전에서 일부 오픈 소스 프로젝트 아이디어를 탐색하면 적용 방법을 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 시도해 볼 수 있는 몇 가지 흥미로운 프로젝트를 살펴보겠습니다.

4) 대상 사진 재생성

이것은 드로잉 프로세스를 모방하는 데 사용할 수 있는 가장 흥미로운 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다 . 이 프로그램은 매우 자세하게 복제할 수 있는 대상 이미지가 필요합니다. 이미지의 특정 위치에 더 많은 브러시 스트로크가 필요한 경우 샘플링 마스크를 지정할 수도 있습니다. 이를 통해 대상 사진을 복제하는 동안 모든 세부 사항을 제어할 수 있습니다.

이 프로젝트에서 작업하려면 다음 Python 3 라이브러리가 필요합니다.

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) 매트플롯립 3.0.3

d) 주피터 노트북

컴퓨터 비전에 대해 배우고 싶다면 이것은 탐색을 시작할 수 있는 최고의 오픈 소스 프로젝트 중 하나입니다. 기초에 대한 훌륭한 아이디어를 제공하고 복잡한 프로젝트도 수행할 수 있도록 준비합니다.

5) 이미지를 3D로 변환

2D 이미지를 사용하여 3D 모델을 구축하는 것은 디자인에 대한 깊은 이해와 Photoshop과 같은 도구를 사용한 실습 경험을 통해서만 달성할 수 있는 위업이었습니다. 그러나 컴퓨터 비전 분야의 발전으로 인해 이제 몇 줄의 코드로 이 작업을 수행할 수 있습니다.

이것은 컴퓨터 비전에 대해 더 많이 이해하기 위해 시도할 수 있는 또 다른 흥미로운 오픈 소스 프로젝트입니다. 단일 RGB-D 이미지를 입력으로 사용하고 각 구성 요소를 변환하여 3D 사진을 만듭니다. 이 예제에서 광범위하게 사용된 PyTorch라는 프레임워크에 대해 읽을 수도 있습니다.

배우기: Python에서 챗봇을 단계별로 만드는 방법

6) PULSE – 고해상도 이미지 구축

PULSE는 Photo Upsampling via Latent Space Exploration의 약자로 저해상도 이미지 입력에서 고해상도 이미지를 생성하는 것을 목표로 합니다. 얼굴 디픽셀라이저로도 사용할 수 있습니다.

따라서 PULSE는 컴퓨터 비전을 이해하는 고전적인 프로젝트입니다. 완전히 자체 감독되는 방식으로 초고해상도 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 프로젝트 아이디어를 시도하기 전에 PULSE의 기본 개념이 어떻게 작동하는지 살펴보십시오. 이것은 코드를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

7) 이미지를 만화로 변환

이것은 시도하고 친구들과 공유할 수 있는 재미있는 프로젝트입니다. 이미지를 만화 모델 버전으로 변환하는 것을 목표로 합니다. GAN(Generative Adversarial Networks) 개념은 이 프로젝트의 기본 부분입니다.

GAN은 원래 Ian Goodfellow가 2014년에 설계한 기계 학습 프레임워크 클래스입니다. 훈련 세트를 기반으로 데이터 재생성을 시도합니다. 이 연구 논문 에서 GAN에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 .

이 프로젝트는 구현하는 데 많은 시간이 필요하지 않은 재미있는 프로젝트이지만 기계 학습, 컴퓨터 비전 및 GAN에 대한 몇 가지 주요 통찰력을 확실히 제공할 수 있습니다. 현재 오픈 소스이며 시도해 볼 가치가 있습니다.

기타 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트

8) 슬라임 배구

이것은 아마도 모든 초보자가 배울 수 있는 최고의 오픈 소스 프로젝트 중 하나일 것입니다. Slime 은 두 명의 플레이어가 서로 대결하는 간단한 게임입니다. 목표는 공을 상대편 진영에서 바닥에 치도록 하는 것입니다. 강화 학습의 좋은 예입니다.

pip에서 이 게임을 직접 설치할 수 있습니다.

핍 설치 Slimevolleygym

9) 오픈AI 주크박스

OpenAI는 세계 최고의 AI 연구 및 배포 연구소 중 하나이며 딥 테크 및 머신 러닝의 한계를 뛰어넘기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. 주크박스는 이름에서 알 수 있듯 음악에 예측 분석을 적용하려는 시도입니다. 본질적으로 이 프로젝트는 원시 음악 샘플을 생성할 수 있는 신경망 모델입니다.

음악 장르, 아티스트 및 가사를 샘플 입력으로 제공할 수 있으며 신경 모델은 이 입력을 기반으로 음악 샘플을 처음부터 생성할 수 있습니다. 이것은 확실히 시도하고 탐색해야 하는 매우 흥미로운 프로젝트입니다. OpenAI 공식 사이트 에서 오픈소스로 공개되어 있으니 확인하실 수 있습니다 .

자세히 알아보기: 초보자를 위한 10가지 흥미로운 Python GUI 프로젝트 및 주제

마지막 생각들

데이터 과학은 오늘날 우리의 삶과 기술과의 관계가 미래에 어떻게 진화할 것인지에 막대한 영향을 미치는 광대한 분야입니다. 우리 세계에서 그 응용 가능성은 정말 매력적이지만, 처음 배우려고 할 때 겁이 날 수 있습니다.

이 도메인을 소개하는 가장 좋은 방법 중 하나는 몇 가지 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트 아이디어 를 시도하는 것 입니다. 그것들을 공부하면 그 기초를 어느 정도 명확하게 이해하고 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

초보자라면 PULSE와 같은 간단한 이미지 처리 프로젝트를 시도하거나 이미지를 만화로 변환하는 것으로 시작할 수 있습니다. 머신러닝에 관심이 있다면 NeoML이나 얼굴 인식을 탐색해 볼 수 있습니다. 이 기사 의 모든 오픈 소스 데이터 과학 프로젝트 아이디어 는 이 급성장하는 업계에서 훌륭한 경력을 쌓는 데 도움이 될 수 있습니다.

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