Top 7 interesujących projektów uczenia maszynowego na Github, które powinieneś zdobyć

W ostatnich latach widzieliśmy tak wiele popularnych innowacji technologicznych, które znacznie uprościły nasze życie niż kiedyś. Uczenie maszynowe to jedna z tych innowacji, które szturmem podbiły świat. Jego zastosowania wykraczają daleko poza to, co widzimy dzisiaj.

Uczenie maszynowe, jeśli jest właściwie wykorzystywane, może zmienić więcej niż kilka aspektów lub obszarów naszego codziennego życia. Jak więc technologia uczenia maszynowego robi to wszystko? Za pomocą algorytmów modelujących systemy bez konieczności ich wyraźnego programowania. Świetnie nadaje się do analizy danych, a także automatyzacji procesów tworzenia modeli analitycznych.

Co ma wspólnego ML z GitHubem? Uczenie maszynowe obejmuje prognozy oparte na danych i badanie algorytmów, a teraz znalazło nowsze możliwości dzięki GitHub. W tym blogu wymienimy niektóre z najpopularniejszych projektów uczenia maszynowego w serwisie GitHub. To tylko kilka z ponad 100 milionów projektów hostowanych na GitHub.

Co to jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe jest zgodne z dobrze zdefiniowanym procesem, który obejmuje przygotowanie danych, uczenie algorytmów, generowanie modelu uczenia maszynowego, a na koniec tworzenie i ulepszanie prognoz. Uczenie maszynowe opiera się na bardzo ogólnym założeniu, że niektóre podstawowe algorytmy mają moc znajdowania czegoś bardzo interesującego w zbiorach danych. A najlepsze jest to, że nie musisz pisać żadnego kodu, aby to zrobić. Zamiast tego będziesz musiał dostarczyć algorytmowi dane, na których będzie on opierał swoją logikę.

Są to różne rodzaje uczenia maszynowego, weźmy przykład, aby lepiej to zrozumieć. Mamy rodzaj algorytmu, który jest znany jako algorytm klasyfikacji. Dzieli dane na oddzielne grupy. Algorytm ten może być używany do oddzielania spamu od wiadomości e-mail i identyfikowania odręcznych numerów bez konieczności nawet niewielkiej zmiany kodu. Algorytm pozostaje ten sam, ale różnica w jego logice klasyfikacji wynika z różnych danych treningowych, które są podawane.

Ucz się kursu uczenia maszynowego z najlepszych uniwersytetów na świecie. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

Co to jest GitHub?

GitHub to aplikacja typu open source, która służy do przechowywania kodu w Internecie. Może być używany na kilka różnych sposobów. Możesz go używać do przechowywania swoich projektów w chmurze za darmo lub jako portfolio online, które pozwoli potencjalnym pracodawcom zobaczyć, jak dobry jesteś w kodowaniu. Mimo to nie będzie błędem stwierdzenie, że GitHub to o wiele więcej niż to, co na pierwszy rzut oka.

To nie tylko przechowywanie kodu; jest to raczej narzędzie używane przez programistów na całym świecie do współpracy przy projektach. Pomaga programistom i zespołom ulepszać ich kody, mając pulę innych programistów zlokalizowanych w różnych lokalizacjach, wnoszących swój cenny wkład.

GitHub jest oparty na Git, czyli oprogramowaniu do kontroli wersji, które można łatwo pobrać na komputer lokalny w celu dalszego wykorzystania. Git i GitHub różnią się od siebie; jednak nie będziemy omawiać tych różnic na tym blogu. Naszym celem jest pomoc w zrozumieniu, w jaki sposób uczenie maszynowe i GitHub są powiązane, a następnie wymienimy kilka projektów uczenia maszynowego, które są hostowane w GitHub. Dowiedz się również więcej o ciekawych pomysłach na projekty uczenia maszynowego dla początkujących.

GitHub zawiera kilka unikalnych funkcji, które w ogromnym stopniu przyczyniły się do jego popularności. Oprócz tego, że jest prostą pamięcią masową, jest to centrum kodowania z bardzo ważnymi połączeniami w sieciach społecznościowych. Pozwala poszczególnym programistom rozsiać się po całym świecie i wnosić swój wkład do wielu projektów i zespołów. Kiedy przyzwyczaisz się do tego, jak to działa, poznasz wszystkie rzeczy, które możesz z nim zrobić. Nie rozumiesz różnicy między Git i Github? W tym artykule wymieniliśmy różnicę między Git i Github.

Top 7 projektów uczenia maszynowego na GitHub

1. Klasyfikator neuronowy (NLP)

Jednym z największych wyzwań, z jakimi możesz się spotkać w codziennym życiu, jest używanie danych tekstowych do przeprowadzania klasyfikacji z wieloma etykietami. Pracując nad problemami NLP, które są jeszcze na wczesnym etapie, stosujemy klasyfikację jednoetykietową. Ale jeśli chodzi o dane ze świata rzeczywistego, poziom klasyfikacji idzie kilka stopni wyżej.

Jeśli chodzi o stopniowaną klasyfikację wieloetykietową, klasyfikator neuronowy może być używany do znacznie szybszego wdrażania modeli neuronowych. Jedną z najlepszych cech klasyfikatorów neuronowych jest to, że są one wyposażone w kodery tekstu, do których jesteśmy przyzwyczajeni – między innymi koder transformatora, FastText i RCNN. Możemy go używać do wykonywania kilku zadań klasyfikacyjnych, w tym klasyfikacji tekstu klasy binarnej, klasyfikacji tekstu z wieloma etykietami, klasyfikacji tekstu z wieloma klasami oraz hierarchicznej lub stopniowanej klasyfikacji tekstu.

2. Sieć medyczna

Większość ludzi uważa, że ​​uczenie transferowe dotyczy tylko NLP. Są tak pochłonięte rozwojem, że zapominają o innych zastosowaniach transferu uczenia się. MedicalNet to jeden z tych projektów, który zachwyci Cię.

Ten projekt łączy zbiory danych medycznych z kilkoma różnymi rzeczami, takimi jak narządy docelowe, patologie i różne modalności, aby uzyskać większe zbiory danych. A jeśli wiesz, jak działają modele uczenia głębokiego, zdasz sobie sprawę, gdzie można wykorzystać te duże zbiory danych. To świetny projekt open source, nad którym zdecydowanie powinieneś popracować.

3. Silnik TD

Jest to platforma Big Data zbudowana między innymi dla Internetu rzeczy lub IOT, infrastruktury IT, Connected Cars i Industrial IoT. Zapewnia cały zestaw zadań związanych z inżynierią danych. Został oceniony wśród najlepszych nowych projektów hostowanych na GitHub.

4. BERT

Dwukierunkowe reprezentacje kodera z Transformers lub BERT to ponownie bardzo popularny projekt uczenia maszynowego na GitHub. BERT to nowy dodatek do projektów związanych z reprezentacjami języka. Jest to system dwukierunkowy i pierwszy nienadzorowany system do wstępnego treningu NLP.

5. Usuwanie obiektów wideo

Sposób, w jaki nowoczesne maszyny radzą sobie z obrazami i manipulują nimi, osiągnął bardzo zaawansowany etap. Jeśli chcesz zostać specjalistą od wizji komputerowej, musisz być na szczycie swojej gry, jeśli chodzi o wykrywanie obiektów na obrazach.

To wcale nie jest łatwe, gdy zostaniesz poproszony o pracę nad filmami i zbudowanie obwiedni wokół różnych obiektów w nich. Jest to złożone zadanie, ponieważ obiekty mają charakter dynamiczny. Szkolenie w zakresie uczenia maszynowego pomaga w wykonywaniu tych zadań ze względną łatwością.

6. Aweome-TensorFlow

Ten projekt uczenia maszynowego na GitHub zawiera zasoby, które ułatwiają zrozumienie i korzystanie z TensorFlow. Zawiera kolekcję projektów, eksperymentów i bibliotek TensorFlow. TensorFlow program uczenia maszynowego typu open source, który zawiera różne zasoby społecznościowe, narzędzia i biblioteki, które pomagają tworzyć najbardziej zaawansowane projekty z wykorzystaniem uczenia maszynowego. Deweloperzy mogą używać TensorFlow do tworzenia i wdrażania aplikacji uczenia maszynowego w znacznie szybszym tempie.

7. Szybki tekst FacebookResearch

Jest to bezpłatna biblioteka typu open source firmy FacebookResearch, która zapewnia opłacalny sposób uczenia się reprezentacji słów. fasText jest lekki i zapewnia głębokie zrozumienie klasyfikatorów zdań, a także reprezentacji tekstowych. To świetna biblioteka dla osób zainteresowanych NLP.

Wniosek

W tym blogu omówiono uczenie maszynowe, usługę GitHub oraz sposób, w jaki są one ze sobą powiązane. Wymieniliśmy kilka projektów uczenia maszynowego, które są hostowane na GitHub, i zapewniliśmy krótkie zrozumienie, jak te projekty działają i dla kogo mogą być przydatne.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o uczeniu maszynowym, zapoznaj się z programem IIIT-B i upGrad Executive PG w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji , który jest przeznaczony dla pracujących profesjonalistów i oferuje ponad 450 godzin rygorystycznych szkoleń, ponad 30 studiów przypadków i zadań, IIIT Status -B Alumni, ponad 5 praktycznych praktycznych projektów zwieńczenia i pomoc w pracy z najlepszymi firmami.