Top 7 projektów głębokiego uczenia się na Github, które powinieneś wypróbować dzisiaj [2022]

Jako student głębokiego uczenia się, jedną z najważniejszych rzeczy, które możesz zrobić, jest być na bieżąco z bieżącymi wydarzeniami w swojej dziedzinie. Aby Ci w tym pomóc, przygotowaliśmy poniższą listę projektów głębokiego uczenia się na Github, ponieważ Github jest najlepszym miejscem do rozpoczęcia.

Poniższe projekty mają najwięcej gwiazdek i zobowiązań na Github w momencie pisania tego artykułu. Jednak niektóre z tych projektów nie znalazły się w czołówce, ale są bardzo istotne ze względu na ich zastosowanie. Zacznijmy:

Najlepsze projekty głębokiego uczenia się na Github

1. Keras

W chwili pisania tego artykułu Keras jest na szczycie projektów głębokiego uczenia się na Github. Ma około 49 000 gwiazdek i 18,4 widelców. Keras to interfejs API do uczenia głębokiego, który działa na bazie TensorFlow, popularnej platformy uczenia maszynowego. Keras jest napisany w Pythonie i z łatwością pomaga w pracy nad projektami głębokiego uczenia się. Pomaga przede wszystkim w szybkim prowadzeniu badań i szybszym wdrażaniu.

Ponieważ jest zbudowany na bazie TensorFlow, zapewnia również zalety tej platformy. Oznacza to, że możesz wdrażać modele Keras za pomocą dowolnego wbudowanego urządzenia. Ma doskonałą dostępność i ma strukturę na poziomie branżowym do skalowania ogromnych klastrów procesorów graficznych.

Nauka o Kerasie jest niezbędna dla każdego ucznia głębokiego uczenia się. Upewnij się, że znasz TensorFlow i jego aplikacje, zanim zaczniesz uczyć się o Keras, ponieważ bez tego pierwszego byłoby zbyt trudne do opanowania.

2. Najczęściej cytowane artykuły dotyczące głębokiego uczenia się

Ten projekt Github udostępnia najczęściej cytowane artykuły o głębokim uczeniu, które zostały opublikowane w latach 2012-2016. Nie ma żadnych artykułów opublikowanych po 2016 r., ponieważ badacze i naukowcy opublikowali od tego czasu wiele dokumentów, co stało się zbyt przytłaczające dla twórców projektu .

Nawet jeśli jego artykuły mogą wydawać się przestarzałe, powinieneś je przeczytać, ponieważ należą do „klasyków” artykułów do głębokiego uczenia się. Wiele artykułów obecnych w tym projekcie ma ponad 200 cytowań. Niektóre z tych artykułów mają ponad 800 cytowań, dzięki czemu można zrozumieć ich popularność i zastosowanie.

Artykuły znajdujące się na tej liście obejmują wiele obszarów, w tym mowę, NLP, rekurencyjne sieci neuronowe (RNN), modele sieci splotowych, robotykę i wiele innych.

3. Kawa

Caffe to otwarta platforma głębokiego uczenia się. Jest to produkt Berkeley AI Research / The Berkeley Vision and Learning Center. Podczas gdy twórcy Caffe chcieli, aby skupiała się na wizji komputerowej, stała się biblioteką ogólnego przeznaczenia do uczenia głębokiego. Caffe ma kwitnącą społeczność badaczy akademickich, a także profesjonalnych użytkowników, dzięki czemu możesz łatwo znaleźć pomoc podczas pracy z nią.

Doskonale nadaje się do wdrażania sieci konwolucyjnych oraz pracy nad mową, widzeniem i innymi projektami uczenia głębokiego. Potrafi przetwarzać ponad 60 milionów obrazów dziennie, więc bez wątpienia jest odpowiednim narzędziem również do projektów wizji komputerowych.

4. Notatniki do uczenia maszynowego

Notatniki uczenia maszynowego to jeden z najpopularniejszych projektów uczenia głębokiego w serwisie Github, który pomaga poznać podstawy uczenia maszynowego w języku Python. Zawiera również przykładowy kod z rozwiązaniami do ćwiczeń. Zawiera wiele notatników Jupyter, które pokazują podstawy uczenia maszynowego (i głębokiego uczenia) w Pythonie za pomocą TensorFlow i Scikit-Learn.

Notesy Jupyter są interaktywne i pomagają wypróbować kod w notesie. Są produktem jupyter.org i są narzędziami typu open source.

Większość ćwiczeń obecnych w tym projekcie jest dostępna w książce Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Zanim zaczniesz uczyć się z tego projektu, upewnij się, że wiesz o TensorFlow i Scikit-Learn. Oba są bardzo popularnymi narzędziami wśród profesjonalistów zajmujących się głębokim uczeniem i musisz się z nimi zapoznać przed rozpoczęciem pracy nad tym.

Praca nad niektórymi problemami dzielonymi w tym projekcie może być trochę trudna, więc lepiej byłoby wziąć udział w kursie uczenia maszynowego i uzyskać spersonalizowane doświadczenie uczenia się.

5. MXNet – Apache

MXNet to platforma uczenia głębokiego typu open source, która pomaga w szybkim i elastycznym wykonywaniu prototypów badawczych w celu szybkiej produkcji. Umożliwia skalowalne, rozproszone szkolenie, ponieważ obsługuje Horovod i Parameter Server. Jest zintegrowany z Pythonem i obsługuje wiele znanych języków, takich jak C++, Julia, Clojure, Perl, R i Scala.

Kolejnym powodem jego ogromnej popularności jest rozbudowany ekosystem bibliotek i narzędzi do szeregów czasowych, przetwarzania języka naturalnego, wizji komputerowej i innych. Niektóre z tych narzędzi i bibliotek to GluconTS, GluconCV, D2L.ai i GluconNLP. Wszystkie te narzędzia i biblioteki pomagają w określonych dziedzinach głębokiego uczenia się. Na przykład GluconCV to zestaw narzędzi do widzenia komputerowego, który umożliwia szacowanie pozy, a także wykrywanie obiektów. Posiada licencję Apache-2.0 i jest jednym z must-have dla każdego profesjonalisty zajmującego się głębokim uczeniem, więc pamiętaj, aby zapoznać się z nim podczas nauki tego samego.

Kasa: najlepsze projekty uczenia maszynowego na Github

6. fastai

fastai to biblioteka do uproszczonego i szybkiego uczenia sieci neuronowych. Posiada gotową obsługę modeli tabelarycznych, wizyjnych, grupowego filtrowania i modeli tekstowych. Jest to jeden z projektów głębokiego uczenia się na Github, ponieważ oferuje również samouczki i przewodniki dotyczące korzystania z fast.ai.

Znajomość popularnych bibliotek i frameworków pomoże Ci jako profesjonalista w zakresie uczenia głębokiego. Więc musisz być z nimi zaznajomiony. Ten projekt zawiera również przykłady implementacji i przypadków użycia fast.ai, dzięki czemu można łatwo zrozumieć, jak zastosować tę bibliotekę w rzeczywistych projektach.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) to zestaw narzędzi typu open source dla aplikacji do uczenia głębokiego. Możesz łączyć różne wyróżniające się typy modeli i szybko je realizować. Niektóre z tych typów modeli obejmują sieci rekurencyjne, sieci DNN ze sprzężeniem do przodu oraz sieci CNN. Wykorzystuje uczenie SGD (stochastic gradient descent) z automatyczną równoległością i różnicowaniem między serwerami.

Posiada licencję open-source i jedną z najlepszych społeczności. CNTK znajduje zastosowanie w wielu branżach i być może będziesz musiał się z nim zapoznać, aby pracować nad niektórymi projektami. Dlatego najlepiej byłoby, gdybyś dowiedział się o tym przed wejściem na rynek. Microsoft Cognitive Toolkit również otrzymuje ciągłe aktualizacje, więc nie znajdziesz w nim żadnych przestarzałych narzędzi ani implementacji.

Przeczytaj także: Najlepsze projekty Pythona na Github

Dowiedz się więcej o głębokim uczeniu

Studiowanie głębokiego uczenia się i powiązanych tematów może wymagać wiele wysiłku. Sugerujemy, abyś przeczytał więcej na ten temat, aby lepiej zrozumieć głębokie uczenie się.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, sprawdź dyplom PG IIIT-B i upGrad w uczeniu maszynowym i sztucznej inteligencji, który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznego szkolenia, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT- Status absolwenta B, ponad 5 praktycznych, praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.