오늘 시도해야 할 Github의 7가지 딥 러닝 프로젝트 [2022]

딥 러닝 학생으로서 할 수 있는 가장 중요한 일 중 하나는 해당 분야의 현재 개발 상황을 최신 상태로 유지하는 것입니다. 그런 점에서 도움을 드리고자 Github이 시작하기에 가장 좋은 곳인 Github에서 다음과 같은 딥 러닝 프로젝트 목록을 준비했습니다.

다음 프로젝트는 이 기사를 작성하는 시점에서 가장 많은 별을 가지고 있으며 Github에 커밋합니다. 그러나 이러한 프로젝트 중 일부는 상위에 들지 않았지만 적용 가능성으로 인해 관련성이 높습니다. 시작하자:

Github의 상위 딥 러닝 프로젝트

1. 케라스

이 기사를 쓰는 시점에서 Keras는 Github의 딥 러닝 프로젝트의 최상위에 있습니다. 약 49,000개의 별과 18.4개의 포크가 있습니다. Keras는 인기 있는 기계 학습 플랫폼인 TensorFlow에서 실행되는 딥 러닝 API입니다. Keras는 Python으로 작성되었으며 딥 러닝 프로젝트 작업을 훨씬 쉽게 도와줍니다. 주로 연구를 빠르게 수행하고 배포하는 데 도움이 됩니다.

TensorFlow를 기반으로 구축되었기 때문에 해당 플랫폼의 장점도 제공합니다. 이는 모든 임베디드 장치를 통해 Keras 모델을 배포할 수 있음을 의미합니다. 접근성이 뛰어나고 방대한 GPU 클러스터를 확장할 수 있는 업계 수준의 프레임워크를 갖추고 있습니다.

Keras에 대해 배우는 것은 모든 딥 러닝 학생에게 필수적입니다. Keras에 대해 배우기 전에 TensorFlow 및 해당 응용 프로그램에 대해 잘 알고 있는지 확인하십시오. Keras가 없으면 후자를 마스터하기가 너무 어렵기 때문입니다.

2. 가장 많이 인용된 딥러닝 논문

이 Github 프로젝트는 2012년과 2016년 사이에 발표된 가장 많이 인용된 딥 러닝 논문을 공유합니다. 2016년 이후에 연구원과 학자들이 많은 문서를 발표했고 프로젝트 작성자에게 너무 압도적이어서 2016년 이후에 게시된 기사가 없습니다. .

논문이 시대에 뒤떨어져 보일 수 있지만 딥 러닝 논문의 '고전'에 속하기 때문에 반드시 읽어야 합니다. 이 프로젝트에 있는 많은 기사에는 200개 이상의 인용이 있습니다. 이러한 논문 중 일부는 800회 이상 인용되어 그 인기도와 적용 가능성을 이해할 수 있습니다.

이 목록에 있는 문서는 음성, NLP, 순환 신경망(RNN), 컨볼루션 네트워크 모델, 로봇 공학 등을 포함한 많은 영역을 다룹니다.

3. 카페

Caffe는 딥 러닝을 위한 개방형 프레임워크입니다. Berkeley AI Research/ Berkeley Vision and Learning Center의 제품입니다. Caffe의 제작자는 컴퓨터 비전에 집중하기를 원했지만 딥 러닝을 위한 범용 라이브러리가 되었습니다. Caffe에는 전문 사용자뿐만 아니라 학술 연구원으로 구성된 활발한 커뮤니티가 있으므로 작업하는 동안 도움을 쉽게 찾을 수 있습니다.

컨볼루션 네트워크를 배포하고 스피치, 비전 및 기타 딥 러닝 프로젝트 작업에 탁월합니다. 하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있으므로 의심할 여지 없이 컴퓨터 비전 프로젝트에도 적합한 도구입니다.

4. 머신러닝 노트북

Github에서 가장 인기 있는 딥 러닝 프로젝트 중 하나인 Machine Learning Notebooks는 Python에서 머신 러닝의 기초를 배우는 데 도움이 되는 프로젝트입니다. 여기에는 연습 문제에 대한 솔루션이 포함된 샘플 코드도 있습니다. TensorFlow 및 Scikit-Learn을 통해 Python의 기계 학습(및 딥 러닝) 기초를 보여주는 여러 Jupyter 노트북이 있습니다.

Jupyter 노트북은 대화형이며 노트북 내에서 코드를 시험해 볼 수 있도록 도와줍니다. jupyter.org 의 제품이며 오픈 소스 도구입니다.

이 프로젝트에 있는 대부분의 연습은 Scikit-Learn 및 TensorFlow를 사용한 Hands-on Machine Learning 책에서 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트에서 학습을 시작하기 전에 TensorFlow 및 Scikit-Learn에 대해 알고 있어야 합니다. 둘 다 딥 러닝 전문가들 사이에서 널리 사용되는 도구이며 이 도구에 대해 작업을 시작하기 전에 해당 도구에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

이 프로젝트에서 공유하는 몇 가지 문제를 해결하는 것이 다소 어려울 수 있으므로 기계 학습 과정 을 수강 하고 개인화된 학습 경험을 얻는 것이 좋습니다.

5. MXNet – 아파치

MXNet은 빠른 생산을 위한 연구 프로토타이핑과 유연성을 빠르게 수행하는 데 도움이 되는 오픈 소스 딥 러닝 프레임워크입니다. Horovod 및 Parameter Server를 지원하므로 확장 가능한 분산 교육이 가능합니다. Python에 통합되어 있으며 C++, Julia, Clojure, Perl, R 및 Scala와 같은 여러 주요 언어를 지원합니다.

광범위한 인기의 또 다른 이유는 시계열, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등을 위한 라이브러리 및 도구의 광범위한 생태계입니다. 이러한 도구 및 라이브러리 중 일부는 GluconTS, GluconCV, D2L.ai 및 GluconNLP입니다. 이러한 모든 도구와 라이브러리는 딥 러닝의 특정 영역에서 도움이 됩니다. 예를 들어, GluconCV는 물체 감지는 물론 포즈 추정을 가능하게 하는 컴퓨터 비전용 툴킷입니다. Apache-2.0 라이센스가 있으며 모든 딥 러닝 전문가에게 필수품 중 하나이므로 동일한 내용을 공부하는 동안 익숙해져야 합니다.

확인: Github의 최고의 기계 학습 프로젝트

6. 빠타이

fastai는 간단하고 빠른 신경망 훈련을 위한 라이브러리입니다. 테이블 형식, 비전, 협업 필터링 및 텍스트 모델을 즉시 지원합니다. 이것은 fast.ai 사용에 대한 튜토리얼과 가이드도 제공하기 때문에 Github의 딥 러닝 프로젝트 중 하나입니다.

널리 사용되는 라이브러리와 프레임워크에 익숙해지면 딥 러닝 전문가가 되는 데 도움이 됩니다. 따라서 당신은 그들과 친숙해야합니다. 이 프로젝트에는 또한 fast.ai의 구현 및 사용 사례의 예가 있으므로 이 라이브러리를 실제 프로젝트에 적용하는 방법을 쉽게 이해할 수 있습니다.

7. CNTK

CNTK(Microsoft Cognitive Toolkit)는 딥 러닝 응용 프로그램을 위한 오픈 소스 도구 키트입니다. 서로 다른 주요 모델 유형을 결합하고 빠르게 실현할 수 있습니다. 이러한 모델 유형 중 일부에는 순환 네트워크, 피드포워드 DNN 및 CNN이 포함됩니다. 서버 간 자동 병렬화 및 차별화를 통해 SGD 학습(확률적 경사하강법)을 적용합니다.

오픈 소스 라이선스와 최고의 커뮤니티 중 하나를 보유하고 있습니다. CNTK는 많은 산업 분야에서 응용 프로그램을 찾고 일부 프로젝트에서 작업하려면 이에 익숙해야 할 수 있습니다. 따라서 시장에 진입하기 전에 미리 알아두는 것이 좋습니다. Microsoft Cognitive Toolkit도 지속적으로 업데이트되므로 오래된 도구나 구현을 찾을 수 없습니다.

또한 읽기: Github의 주요 Python 프로젝트

딥 러닝에 대해 자세히 알아보기

딥 러닝 및 관련 주제를 공부하려면 많은 노력이 필요할 수 있습니다. 딥 러닝을 보다 효과적으로 이해하려면 이 주제에 대해 더 읽어보는 것이 좋습니다.

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