As 9 principais ideias e tópicos de projetos de ciência de dados de código aberto [para calouros]

Visão geral

As empresas mais bem-sucedidas da última década concordam que os dados são seu ativo mais valioso. É de conhecimento geral que o futuro pertence às organizações que terão a capacidade de processar e extrair informações de padrões de dados que são gerados todos os dias.

Estima-se que cerca de 2,5 quintilhões de bytes de dados sejam gerados todos os dias. A ciência de usar estatísticas, algoritmos e análises para extrair informações significativas desses dados não estruturados é chamada de ciência de dados. Essas informações podem fornecer às organizações uma visão muito necessária para melhorar seus sistemas e vendas.

Se você é um desenvolvedor que está tentando abrir caminho no mundo da TI, explorar alguns projetos de ciência de dados de código aberto é uma ótima ideia. Neste artigo, exploraremos algumas ideias de projetos de ciência de dados de código aberto . Espero que isso lhe dê algum incentivo para começar seu primeiro projeto de ciência de dados hoje.

Projetos de aprendizado de máquina de código aberto

O aprendizado de máquina é atualmente o assunto da cidade no mundo da TI. Ele nos permite construir programas e algoritmos que melhoram automaticamente ao longo do tempo. Escusado será dizer que o aprendizado de máquina tem um enorme potencial de aplicação em quase todos os setores.

Além disso, é seguro dizer que esse subconjunto de inteligência artificial veio para ficar e provavelmente transformará nossas vidas no futuro. Se você espera iniciar uma carreira em aprendizado de máquina, explorar alguns projetos de código aberto nesse domínio pode dar a você uma vantagem muito necessária para entender seus meandros. Vamos agora explorar alguns projetos interessantes de ciência de dados de código aberto.

1) Simplificando Documentos de Aprendizado de Máquina - Um Projeto de Código Aberto

A maioria das pessoas acha extremamente difícil lidar com os aspectos técnicos do aprendizado de máquina quando começam suas carreiras. Estudar trabalhos de pesquisa relacionados ao aprendizado de máquina é especialmente assustador, pois eles contêm termos e anotações extremamente difíceis de entender para um iniciante. Um projeto interessante de código aberto no Github visa resolver exatamente isso.

O projeto é basicamente uma coleção de artigos relacionados ao aprendizado de máquina. Ele contém ilustrações, anotações e explicações de terminologias técnicas, facilitando a compreensão do conceito central. Se você é iniciante, este é definitivamente um projeto que você deve conferir. Ele fornecerá clareza sobre várias anotações importantes de aprendizado de máquina que podem ajudá-lo em sua jornada à frente.

O projeto já possui uma coleção de artigos interessantes e informativos e está sendo atualizado regularmente. Confira este exemplo de detecção de objetos que é uma das partes mais interessantes do projeto.

2) Explorando o NeoML

Se você é alguém que tem um conhecimento introdutório de ciência de dados, este é um projeto empolgante que você definitivamente deve explorar. Muitas vezes, uma ótima ideia de projeto de aprendizado de máquina não é executada devido ao alto custo de desenvolvimento. O NeoML tenta resolver esse problema.

O NeoML é uma estrutura de aprendizado de máquina que pode ajudá-lo a criar, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Resumindo, com o NeoML, você não precisa mais se preocupar com grandes investimentos e pode começar instantaneamente a construir seu próprio pipeline de aprendizado de máquina hoje mesmo. Muitas ideias de projetos de código aberto, como processamento de linguagem natural, pré-processamento de imagens, extração de dados de dados não estruturados e visão computacional, podem ser implantadas usando o NeoML.

Usar o NeoML para experimentar algumas dessas ideias interessantes ensinará muito sobre aprendizado de máquina e como ele pode ser aplicado com sucesso.

Leia: As 4 principais ideias de projetos de análise de dados: nível iniciante a especialista

3) Reconhecimento facial

O reconhecimento facial agora é um aplicativo de aprendizado de máquina totalmente explorado, encontrado em quase todos os smartphones atuais. Geralmente é usado como um padrão de criptografia para desbloquear o dispositivo de um usuário. Há muito a aprender com este projeto de código aberto que pode beneficiá-lo se você estiver explorando o aprendizado de máquina. Você pode usar este projeto para manipular e reconhecer rostos usando programas simples em Python ou por meio da linha de comando.

Você também pode tentar fazer variações para esta ideia de projeto e alterar seu propósito para resolver algumas outras declarações de problemas interessantes. Um exemplo poderia ser a detecção de uma máscara facial como é feito aqui.

Projetos de visão computacional de código aberto

A visão computacional é o campo que lida com a compreensão de como os computadores podem extrair de forma inteligente informações valiosas de imagens ou vídeos digitais. Este é um dos campos de pesquisa que mais crescem e encontrou enormes aplicações nos últimos anos.

Organizações ao redor do mundo estão constantemente buscando a aquisição de talentos neste setor. Assim, explorar algumas das ideias de projetos de código aberto em visão computacional ajudará você a entender melhor como isso pode ser aplicado. Vamos dar uma olhada em alguns dos projetos interessantes que você pode experimentar.

4) Regenerando uma imagem alvo

Este é um dos projetos de código aberto mais interessantes que você pode usar para imitar um processo de desenho. Este programa precisa de uma imagem de destino que possa ser replicada em grande detalhe. Você também pode especificar máscaras de amostragem se precisar de mais pinceladas em determinados locais da imagem. Isso permite que você controle todos os detalhes enquanto replica a imagem de destino.

Para trabalhar neste projeto, você precisará das seguintes bibliotecas python 3:

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Caderno Jupyter

Se você estiver interessado em aprender sobre visão computacional, este é um dos melhores projetos de código aberto que você pode começar a explorar. Ele lhe dará uma ótima ideia dos fundamentos e o preparará para assumir projetos complexos também.

5) Converter imagens para 3D

Construir modelos 3D usando imagens 2D já foi uma façanha que só poderia ser alcançada através de uma profunda compreensão do design e experiência prática com ferramentas como o Photoshop. No entanto, devido ao progresso que fizemos no campo da visão computacional, isso agora pode ser feito usando algumas linhas de código.

Este é outro projeto interessante de código aberto que você pode experimentar para entender mais sobre visão computacional. Ele pega uma única imagem RGB-D como entrada e converte cada um de seus componentes para construir uma foto 3D. Você também pode tentar ler sobre um framework chamado PyTorch que foi amplamente utilizado neste exemplo.

Aprenda: Como fazer um chatbot em Python passo a passo

6) PULSE – Construindo Imagens de Alta Resolução

O PULSE, que significa Photo Upsampling via Latent Space Exploration, visa gerar imagens de alta resolução a partir de entradas de imagem de baixa resolução. Também pode ser usado como despixelizador de rosto.

O PULSE é, portanto, um projeto clássico na compreensão da visão computacional. É capaz de produzir imagens de altíssima resolução de forma totalmente auto-supervisionada. Antes de experimentar esta ideia de projeto, explore como funciona o conceito fundamental do PULSE . Isso ajudará você a entender melhor seu código.

7) Transforme uma imagem em um desenho animado

Este é um projeto divertido que você pode experimentar e compartilhar com seus amigos. Tem como objetivo transformar uma imagem em uma versão do modelo de desenho animado. O conceito de GAN (Generative Adversarial Networks) é parte fundamental deste projeto.

GAN é uma classe de estruturas de aprendizado de máquina originalmente projetada por Ian Goodfellow em 2014. Ela tenta regenerar dados com base em um conjunto de treinamento. Você pode aprender mais sobre GAN neste artigo de pesquisa .

Embora este projeto seja um projeto divertido que não precise de muito tempo para ser implementado, ele pode definitivamente oferecer alguns insights importantes sobre aprendizado de máquina, visão computacional e GAN. Atualmente, é de código aberto e definitivamente vale a pena tentar.

Outros projetos de ciência de dados de código aberto

8) Voleibol Slime

Este é provavelmente um dos melhores projetos de código aberto para todos os iniciantes aprenderem. Slime é um jogo simples que envolve dois jogadores que se enfrentam. O objetivo é tentar fazer a bola bater no chão no meio-campo do seu oponente. É um ótimo exemplo de aprendizado por reforço.

Você pode instalar este jogo diretamente do pip:

pip instalar slimevolleygym

9) OpenAI Jukebox

O OpenAI é um dos principais laboratórios de pesquisa e implantação de IA do mundo e tenta constantemente ultrapassar os limites da tecnologia profunda e do aprendizado de máquina. Jukebox, como o nome sugere, é sua tentativa de aplicar análise preditiva à música. Em sua essência, este projeto é um modelo de rede neural que tem a capacidade de gerar amostras de música bruta.

Você pode fornecer o gênero musical, o artista e a letra como entrada de amostra, e o modelo neural pode gerar uma amostra de música do zero com base nessa entrada. Este é um projeto muito interessante que você definitivamente deve experimentar e explorar. Você pode conferir, pois é de código aberto no site oficial da OpenAI.

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Pensamentos finais

A Ciência de Dados é um campo vasto que tem enormes implicações em como vivemos nossas vidas hoje e como nosso relacionamento com a tecnologia evoluirá no futuro. Embora sua aplicação potencial em nosso mundo seja realmente fascinante, pode ser intimidante quando você tenta aprender sobre isso pela primeira vez.

Uma das melhores maneiras de se apresentar a esse domínio é experimentar algumas ideias de projetos de ciência de dados de código aberto . Estudá-los pode ajudá-lo a obter alguma clareza de seus fundamentos e uma vantagem para avançar em direção a problemas complexos.

Se você é iniciante, pode começar experimentando projetos simples de processamento de imagens como o PULSE ou transformando uma imagem em um desenho animado. Se você estiver interessado em aprendizado de máquina, tente explorar o NeoML ou o reconhecimento facial. Todas as ideias de projetos de ciência de dados de código aberto neste artigo podem ajudá-lo a avançar para uma grande carreira neste setor em expansão.

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