손에 넣어야 할 Github의 7가지 흥미로운 머신 러닝 프로젝트

우리는 최근 몇 년 동안 우리의 삶을 예전보다 훨씬 단순하게 만든 인기 있는 기술 혁신을 많이 보았습니다. 머신 러닝은 전 세계를 폭풍으로 몰아넣은 혁신 중 하나입니다. 그 응용 프로그램은 오늘날 우리가 보는 것 이상입니다.

머신 러닝은 적절하게 사용된다면 일상 생활의 몇 가지 측면이나 영역 이상을 변화시킬 잠재력이 있습니다. 그렇다면 기계 학습 기술은 이 모든 작업을 어떻게 수행합니까? 시스템을 명시적으로 프로그래밍할 필요 없이 시스템을 모델링하는 알고리즘의 도움으로. 데이터 분석은 물론 분석 모델 생성 프로세스를 자동화하는 데에도 적합합니다.

ML은 GitHub와 어떤 관련이 있습니까? 머신 러닝은 데이터 기반 예측 및 알고리즘 연구를 포함하며 이제 GitHub를 통해 더 새로운 가능성을 찾았습니다. 이 블로그에서는 GitHub에서 가장 인기 있는 기계 학습 프로젝트 중 일부를 나열합니다. 이는 GitHub에서 호스팅되는 1억 개 이상의 프로젝트 중 일부에 불과합니다.

머신 러닝이란 무엇입니까?

기계 학습은 데이터 준비, 알고리즘 학습, 기계 학습 모델 생성, 그리고 마지막으로 예측 작성 및 개선을 포함하는 잘 정의된 프로세스를 따릅니다. 머신 러닝은 일부 기본 알고리즘이 데이터 세트 내에서 매우 흥미로운 것을 찾아내는 힘이 있다는 매우 일반적인 개념을 기반으로 합니다. 그리고 가장 좋은 점은 이 작업을 수행하기 위해 코드를 작성할 필요가 없다는 것입니다. 대신, 알고리즘의 논리 기반이 될 데이터를 알고리즘에 제공해야 합니다.

그것들은 서로 다른 유형의 기계 학습입니다. 이를 더 나은 방식으로 이해하기 위해 예를 들어 보겠습니다. 분류 알고리즘이라고 하는 알고리즘 유형이 있습니다. 데이터를 별도의 그룹으로 나눕니다. 이 알고리즘을 사용하면 코드를 약간만 변경하지 않고도 이메일에서 스팸을 분리하고 손으로 쓴 숫자를 식별할 수 있습니다. 알고리즘은 동일하게 유지되지만 분류 논리의 차이점은 제공된 다른 훈련 데이터에서 비롯됩니다.

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깃허브란?

GitHub는 웹에 코드를 저장하는 데 사용되는 오픈 소스 애플리케이션입니다. 여러 가지 방법으로 사용할 수 있습니다. 이를 사용하여 무료로 클라우드에 프로젝트를 저장하거나 잠재적인 고용주가 코딩을 얼마나 잘하는지 확인할 수 있는 온라인 포트폴리오로 사용할 수 있습니다. 그래도 GitHub가 눈에 보이는 것보다 훨씬 더 많다고 해도 틀리지 않을 것입니다.

단순히 코드를 저장하는 것이 아닙니다. 그것은 오히려 전 세계의 개발자들이 프로젝트에서 공동 작업하는 데 사용하는 도구입니다. 다른 위치에 있는 다른 개발자 풀이 귀중한 기여를 함으로써 개발자와 팀이 코드를 개선하는 데 도움이 됩니다.

GitHub는 추가 사용을 위해 로컬 시스템에 쉽게 다운로드할 수 있는 버전 제어 소프트웨어인 Git을 기반으로 합니다. Git과 GitHub는 서로 다릅니다. 그러나 이 블로그에서는 이러한 차이점에 대해 논의하지 않습니다. 여기서는 기계 학습과 GitHub가 어떻게 관련되어 있는지 이해하고 GitHub에서 호스팅되는 몇 가지 기계 학습 프로젝트를 나열하는 데 중점을 둡니다. 또한 초보자를 위한 흥미로운 기계 학습 프로젝트 아이디어에 대해 자세히 알아보세요.

GitHub는 인기를 얻는 데 크게 기여한 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다. 단순한 저장소일 뿐만 아니라 매우 중요한 소셜 네트워킹 연결이 있는 코딩 허브입니다. 이를 통해 개별 개발자는 이 세계의 길이와 폭에 퍼져 여러 프로젝트와 팀에 기여할 수 있습니다. 작동 방식에 익숙해지면 이 도구로 할 수 있는 모든 것을 알게 될 것입니다. Git과 Github의 차이점에 대해 혼란스럽습니까? 이 기사에서 Git과 Github의 차이점을 나열했습니다.

GitHub의 상위 7개 기계 학습 프로젝트

1. 신경 분류기(NLP)

일상 생활에서 접할 수 있는 가장 큰 문제 중 하나는 텍스트 데이터를 사용하여 다중 레이블 분류를 수행하는 것입니다. 아직 초기 단계에 있는 NLP 문제에 대해 작업할 때 단일 레이블 분류를 사용합니다. 그러나 실제 데이터의 경우 분류 수준이 몇 단계 더 높아집니다.

등급이 지정된 다중 레이블 분류의 경우 신경 분류기를 사용하여 신경 모델을 훨씬 더 빠르게 구현할 수 있습니다. Neural Classifiers의 가장 좋은 점 중 하나는 Transformer 인코더, FastText 및 RCNN과 같이 우리에게 익숙한 텍스트 인코더와 함께 제공된다는 것입니다. 이진 클래스 텍스트 분류, 다중 레이블 텍스트 분류, 다중 클래스 텍스트 분류, 계층 또는 등급 텍스트 분류를 비롯한 여러 분류 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

2. 메디컬넷

대부분의 사람들은 전이 학습이 NLP에 관한 것이라고 생각합니다. 그들은 개발에 너무 몰두하여 전이 학습의 다른 적용을 잊어버립니다. MedicalNet은 여러분이 보고 싶어할 프로젝트 중 하나입니다.

이 프로젝트는 의료 데이터 세트를 표적 장기, 병리 및 다양한 양식과 같은 여러 가지와 결합하여 더 큰 데이터 세트와 함께 제공합니다. 그리고 딥 러닝 모델이 어떻게 작동하는지 안다면 이러한 대규모 데이터 세트가 어디에 사용될 수 있는지 알게 될 것입니다. 이것은 확실히 작업해야 하는 훌륭한 오픈 소스 프로젝트입니다.

3. TDE엔진

사물인터넷(IOT), IT 인프라, 커넥티드 카, 산업용 IoT 등을 위해 구축된 빅데이터 플랫폼입니다. 전체 데이터 엔지니어링 작업 세트를 제공합니다. GitHub에서 호스팅되는 최고의 새 프로젝트 중 하나로 평가되었습니다.

4. 버트

Transformers 또는 BERT의 양방향 인코더 표현은 다시 GitHub에서 매우 인기 있는 기계 학습 프로젝트입니다. BERT는 언어 표현과 관련된 프로젝트에 새로 추가되었습니다. 양방향 시스템이며 NLP 사전 훈련을 위한 최초의 비지도 시스템입니다.

5. 비디오 개체 제거

현대 기계가 이미지를 처리하고 조작하는 방식은 매우 발전된 단계에 이르렀습니다. 컴퓨터 비전 전문가가 되려면 이미지에서 물체를 감지하는 데 있어 최고가 되어야 합니다.

비디오 작업을 하고 비디오 안의 다양한 개체 주위에 경계 상자를 구축하라는 요청을 받을 때 전혀 쉬운 일이 아닙니다. 객체는 본질적으로 동적이기 때문에 이것은 복잡한 작업입니다. 기계 학습 교육은 이러한 작업을 비교적 쉽게 수행하는 데 도움이 됩니다.

6. Aweome-TensorFlow

GitHub의 이 기계 학습 프로젝트에는 TensorFlow를 매우 쉽게 이해하고 사용할 수 있는 리소스가 있습니다. TensorFlow 프로젝트, 실험 및 라이브러리 모음이 있습니다. TensorFlow 오픈 소스 기계 학습 프로그램은 기계 학습을 사용하여 가장 진보된 프로젝트를 만드는 데 도움이 되는 다양한 커뮤니티 리소스, 도구 및 라이브러리를 제공합니다. 개발자는 TensorFlow를 사용하여 훨씬 빠른 속도로 기계 학습 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있습니다.

7. FacebookResearch의 fastText

이것은 단어 표현을 학습하는 비용 효율적인 방법을 제공하는 FacebookResearch의 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. fasText는 가벼우며 문장 분류기와 텍스트 표현에 대한 깊은 이해를 제공합니다. 이것은 NLP에 관심이 있는 사람들을 위한 훌륭한 라이브러리입니다.

결론

이 블로그에서는 기계 학습, GitHub 및 이들이 서로 연결되는 방식에 대해 설명합니다. GitHub에서 호스팅되는 몇 가지 기계 학습 프로젝트를 나열하고 이러한 프로젝트의 작동 방식과 유용할 수 있는 사람에 대한 간략한 이해를 제공했습니다.

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