Top 9 pomysłów i tematów projektów Open Source Data Science [Dla nowicjuszy]

Przegląd

Wszystkie firmy, które osiągnęły największe sukcesy w ostatniej dekadzie, zgadzają się, że dane są ich najcenniejszym zasobem. Nie od dziś wiadomo, że przyszłość należy do organizacji, które będą miały możliwość przetwarzania i wydobywania informacji z generowanych na co dzień wzorców danych.

Szacuje się, że każdego dnia generowanych jest około 2,5 tryliona bajtów danych. Nauka o wykorzystywaniu statystyk, algorytmów i analiz do wydobywania znaczących informacji z tych nieustrukturyzowanych danych nazywana jest nauką o danych. Informacje te mogą zapewnić organizacjom bardzo potrzebny wgląd w poprawę ich systemów i sprzedaży.

Jeśli jesteś programistą, który próbuje utorować sobie drogę w świecie IT, eksploracja niektórych projektów z zakresu nauki o danych typu open source to świetny pomysł. W tym artykule przyjrzymy się kilku pomysłom na projekty typu open source data science . Mamy nadzieję, że będzie to zachęta do rozpoczęcia pierwszego projektu z zakresu analizy danych już dziś.

Projekty uczenia maszynowego typu open source

Uczenie maszynowe jest obecnie przedmiotem dyskusji miasta w świecie IT. Pozwala nam budować programy i algorytmy, które z czasem ulegają automatycznej poprawie. Nie trzeba dodawać, że uczenie maszynowe ma ogromny potencjał aplikacyjny w niemal każdej branży.

Ponadto można śmiało powiedzieć, że ten podzbiór sztucznej inteligencji pozostanie i prawdopodobnie zmieni nasze życie w przyszłości. Jeśli masz nadzieję rozpocząć karierę w uczeniu maszynowym, zapoznanie się z kilkoma projektami typu open source w tej domenie może dać ci bardzo potrzebny start w zrozumieniu jego zawiłości. Przyjrzyjmy się teraz kilku interesującym projektom naukowym o otwartym kodzie źródłowym.

1) Uproszczenie dokumentów dotyczących uczenia maszynowego – projekt typu open-source

Większości ludzi na początku kariery niezwykle trudno jest poradzić sobie z technicznymi aspektami uczenia maszynowego. Studiowanie artykułów naukowych związanych z uczeniem maszynowym jest szczególnie zniechęcające, ponieważ zawierają terminy i adnotacje, które są niezwykle trudne do zrozumienia dla początkującego. Ciekawy projekt , który jest open-source na Github, ma właśnie to rozwiązać.

Projekt jest w zasadzie zbiorem artykułów związanych z uczeniem maszynowym. Zawiera ilustracje, adnotacje i objaśnienia terminologii technicznej, ułatwiające zrozumienie podstawowej koncepcji. Jeśli jesteś początkującym, zdecydowanie powinieneś sprawdzić ten projekt. Pozwoli Ci to wyjaśnić kilka kluczowych adnotacji związanych z uczeniem maszynowym, które mogą pomóc Ci w dalszej podróży.

Projekt ma już zbiór interesujących i pouczających artykułów i jest regularnie aktualizowany. Sprawdź ten przykład wykrywania obiektów, który jest jedną z najciekawszych części projektu.

2) Odkrywanie NeoML

Jeśli jesteś kimś, kto ma wstępną wiedzę z zakresu data science, jest to ekscytujący projekt, który zdecydowanie powinieneś zbadać. Często świetny pomysł na projekt związany z uczeniem maszynowym nie zostaje zrealizowany ze względu na wysoki koszt jego opracowania. NeoML próbuje rozwiązać ten problem.

NeoML to platforma uczenia maszynowego, która może pomóc w tworzeniu, trenowaniu i wdrażaniu modeli uczenia maszynowego. Krótko mówiąc, dzięki NeoML nie musisz już martwić się ogromnymi inwestycjami i możesz od razu zacząć budować swój własny potok uczenia maszynowego już dziś. Wiele pomysłów na projekty typu open source, takich jak przetwarzanie języka naturalnego, wstępne przetwarzanie obrazu, ekstrakcja danych z danych nieustrukturyzowanych i wizja komputerowa, można wdrożyć za pomocą NeoML.

Korzystanie z NeoML do wypróbowania niektórych z tych interesujących pomysłów nauczy Cię wiele o uczeniu maszynowym i jego skutecznym zastosowaniu.

Przeczytaj: 4 najlepsze pomysły na projekty dotyczące analizy danych: poziom od początkującego do eksperta

3) Rozpoznawanie twarzy

Rozpoznawanie twarzy jest teraz w pełni zbadaną aplikacją do uczenia maszynowego, którą można znaleźć na prawie każdym smartfonie. Jest zwykle używany jako standard szyfrowania do odblokowania urządzenia użytkownika. Z tego projektu o otwartym kodzie źródłowym można się wiele nauczyć, co może przynieść Ci korzyści, jeśli poznasz uczenie maszynowe. Możesz użyć tego projektu do manipulowania i rozpoznawania twarzy za pomocą prostych programów w Pythonie lub za pomocą wiersza poleceń.

Możesz również spróbować dokonać zmian w tym pomyśle projektu i zmienić jego cel, aby rozwiązać kilka innych interesujących stwierdzeń problemowych. Jednym z przykładów może być wykrywanie maski na twarz, tak jak tutaj.

Projekty komputerowej wizji typu open source

Widzenie komputerowe to dziedzina, która zajmuje się zrozumieniem, w jaki sposób komputery mogą inteligentnie wydobywać cenne informacje z cyfrowych obrazów lub filmów. Jest to jedna z najszybciej rozwijających się dziedzin badawczych, która w ciągu ostatnich kilku lat znalazła ogromne zastosowania.

Organizacje na całym świecie konsekwentnie poszukują w tej branży pozyskiwania talentów. W ten sposób zbadanie niektórych pomysłów na projekty typu open source w zakresie wizji komputerowej pomoże ci lepiej zrozumieć, w jaki sposób można je zastosować. Przyjrzyjmy się kilku interesującym projektom, które możesz wypróbować.

4) Regeneracja obrazu docelowego

To jeden z najciekawszych projektów open-source, który można wykorzystać do imitowania procesu rysowania. Ten program wymaga obrazu docelowego, który można bardzo szczegółowo odtworzyć. Możesz także określić maski próbkowania, jeśli potrzebujesz więcej pociągnięć pędzlem w określonych miejscach obrazu. Pozwala to kontrolować każdy szczegół podczas replikowania docelowego obrazu.

Do pracy nad tym projektem potrzebne będą następujące biblioteki Pythona 3:

a) opencv 3.4.1

b) numer 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Notatnik Jupytera

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o wizji komputerowej, jest to jeden z najlepszych projektów open-source, które możesz zacząć odkrywać. Daje Ci świetne pojęcie o podstawach i przygotuje Cię również do podejmowania złożonych projektów.

5) Konwertuj obrazy na 3D

Budowanie modeli 3D przy użyciu obrazów 2D było kiedyś wyczynem, który można było osiągnąć tylko dzięki głębokiemu zrozumieniu projektowania i praktycznemu doświadczeniu z takimi narzędziami jak Photoshop. Jednak ze względu na postęp, jaki poczyniliśmy w dziedzinie wizji komputerowej, można to teraz zrobić za pomocą kilku linijek kodu.

To kolejny interesujący projekt open source, który możesz wypróbować, aby lepiej zrozumieć wizję komputerową. Pobiera pojedynczy obraz RGB-D jako dane wejściowe i konwertuje każdy z jego komponentów, aby zbudować zdjęcie 3D. Możesz również spróbować przeczytać o frameworku o nazwie PyTorch, który był szeroko używany w tym przykładzie.

Dowiedz się: jak zrobić chatbota w Pythonie krok po kroku

6) PULSE – budowanie obrazów o wysokiej rozdzielczości

PULSE, co oznacza Photo Upsampling via Latent Space Exploration, ma na celu generowanie obrazów o wysokiej rozdzielczości z wejść obrazów o niskiej rozdzielczości. Może być również używany jako depikselizator twarzy.

PULSE jest zatem klasycznym projektem w zrozumieniu wizji komputerowej. Jest w stanie wytwarzać obrazy o bardzo wysokiej rozdzielczości w całkowicie samonadzorowany sposób. Zanim wypróbujesz ten pomysł na projekt, dowiedz się, jak działa podstawowa koncepcja PULSE . Pomoże to lepiej zrozumieć jego kod.

7) Przekształć obraz w kreskówkę

To zabawny projekt, który możesz wypróbować i udostępnić znajomym. Ma na celu przekształcenie obrazu w kreskówkową wersję modelu. Koncepcja GAN (Generative Adversarial Networks) jest fundamentalną częścią tego projektu.

GAN to klasa frameworków uczenia maszynowego pierwotnie zaprojektowana przez Iana Goodfellowa w 2014 roku. Próbuje zregenerować dane na podstawie zestawu treningowego. Więcej informacji na temat GAN można znaleźć w tym artykule badawczym .

Chociaż ten projekt to fajny projekt, którego wdrożenie nie wymaga dużo czasu, z pewnością może zaoferować kilka kluczowych informacji na temat uczenia maszynowego, wizji komputerowej i GAN. Obecnie jest open-source i zdecydowanie warto spróbować.

Inne projekty Open Source Data Science

8) Śluzowa siatkówka

Jest to prawdopodobnie jeden z najlepszych projektów open-source, z których może się uczyć każdy początkujący. Slime to prosta gra, w której bierze udział dwóch graczy, którzy idą ze sobą łeb w łeb. Celem jest próba sprawienia, aby piłka uderzyła o podłogę na połowie przeciwnika. To świetny przykład uczenia się przez wzmacnianie.

Możesz zainstalować tę grę bezpośrednio z pip:

pip install slimevolleygym

9) Szafa grająca OpenAI

OpenAI jest jednym z wiodących laboratoriów zajmujących się badaniami i wdrażaniem sztucznej inteligencji na świecie i nieustannie stara się przesuwać granice technologii deep-tech i uczenia maszynowego. Jukebox, jak sama nazwa wskazuje, jest ich próbą zastosowania analizy predykcyjnej do muzyki. W swej istocie projekt ten jest modelem sieci neuronowej, który ma możliwość generowania surowych próbek muzycznych.

Jako przykładowe dane wejściowe można podać gatunek muzyczny, wykonawcę i tekst, a model neuronowy może wygenerować próbkę muzyczną od podstaw na podstawie tych danych wejściowych. To bardzo ciekawy projekt, który zdecydowanie powinieneś wypróbować i odkryć. Możesz to sprawdzić, ponieważ jest open-source na oficjalnej stronie OpenAI.

Dowiedz się więcej: 10 ekscytujących projektów Python GUI i tematów dla początkujących

Końcowe przemyślenia

Data Science to rozległa dziedzina, która ma ogromne implikacje dla tego, jak żyjemy dzisiaj i jak nasze relacje z technologią będą ewoluować w przyszłości. Chociaż jego potencjalne zastosowanie w naszym świecie jest naprawdę fascynujące, może onieśmielać, gdy po raz pierwszy spróbujesz się o nim dowiedzieć.

Jednym z najlepszych sposobów na zapoznanie się z tą domeną jest wypróbowanie kilku pomysłów na projekty z zakresu nauki o danych typu open source . Przestudiowanie ich może pomóc w uzyskaniu jasności jego podstaw i przejściu do złożonych problemów.

Jeśli jesteś początkujący, możesz zacząć od wypróbowania prostych projektów przetwarzania obrazu, takich jak PULSE lub przekształcenia obrazu w kreskówkę. Jeśli interesuje Cię uczenie maszynowe, możesz spróbować poznać NeoML lub rozpoznawanie twarzy. Wszystkie pomysły na projekty open-source dotyczące nauki o danych przedstawione w tym artykule mogą pomóc w rozpoczęciu wspaniałej kariery w tej dynamicznie rozwijającej się branży.

Ucz się kursów nauki o danych z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Executive PG, Advanced Certificate Programs lub Masters Programs, aby przyspieszyć swoją karierę.