Os 7 principais projetos de aprendizado profundo no Github que você deve experimentar hoje [2022]

Como estudante de aprendizado profundo, uma das coisas mais importantes que você pode fazer é se manter atualizado com os desenvolvimentos atuais em seu campo. Para ajudá-lo nesse sentido, preparamos a seguinte lista de projetos de aprendizado profundo no Github, pois o Github é o melhor lugar para começar.

Os projetos a seguir têm mais estrelas e se comprometem no Github no momento da redação deste artigo. No entanto, alguns desses projetos não ficaram no topo, mas são altamente relevantes devido à sua aplicabilidade. Vamos começar:

Principais projetos de aprendizado profundo no Github

1. Keras

No momento em que escrevo este artigo, Keras está no topo dos projetos de deep learning no Github. Tem cerca de 49.000 estrelas e 18,4 garfos. Keras é uma API de aprendizado profundo, executada em cima do TensorFlow, uma plataforma popular de aprendizado de máquina. Keras é escrito em Python e ajuda você a trabalhar em projetos de aprendizado profundo com muita facilidade. Ele principalmente ajuda você a realizar pesquisas rapidamente e implantar mais rapidamente.

Como é construído sobre o TensorFlow, ele também oferece as vantagens dessa plataforma. Isso significa que você pode implantar seus modelos Keras por meio de qualquer dispositivo incorporado. Possui excelente acessibilidade e possui uma estrutura de nível industrial para dimensionar vastos clusters de GPUs.

Aprender sobre Keras é essencial para qualquer aluno de aprendizado profundo. Certifique-se de estar familiarizado com o TensorFlow e seus aplicativos antes de começar a aprender sobre o Keras porque, sem o primeiro, o último seria muito difícil de dominar.

2. Artigos de Deep Learning mais citados

Este projeto do Github compartilha os artigos de deep learning mais citados que foram publicados entre os anos de 2012 e 2016. Ele não possui artigos publicados após 2016 porque pesquisadores e acadêmicos lançaram muitos documentos desde então, e ficou muito sobrecarregado para os criadores do projeto .

Mesmo que seus artigos possam parecer desatualizados, você deve lê-los porque eles estão entre os 'clássicos' dos artigos de aprendizado profundo. Muitos artigos presentes neste projeto têm mais de 200 citações. Alguns desses artigos têm mais de 800 citações para que você possa entender sua popularidade e aplicabilidade.

Os documentos presentes nesta lista cobrem muitas áreas, incluindo fala, NLPs, redes neurais recorrentes (RNNs), modelos de rede convolucional, robótica e muito mais.

3. Café

Caffe é uma estrutura aberta para aprendizado profundo. É um produto da Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center. Embora os criadores do Caffe quisessem que ele se concentrasse na visão computacional, ele se tornou uma biblioteca de uso geral para aprendizado profundo. O Caffe tem uma próspera comunidade de pesquisadores acadêmicos e usuários profissionais para que você possa encontrar ajuda facilmente enquanto trabalha com ele.

É excelente para implantar redes convolucionais e trabalhar em fala, visão e outros projetos de aprendizado profundo. Ele pode processar mais de 60 milhões de imagens em um dia, portanto, sem dúvida, é uma ferramenta adequada também para projetos de visão computacional.

4. Cadernos de Aprendizado de Máquina

Um dos projetos de aprendizado profundo mais populares no Github, o Machine Learning Notebooks é um projeto que ajuda você a aprender os fundamentos do aprendizado de máquina em Python. Ele tem um código de exemplo com soluções para exercícios também. Ele tem vários notebooks Jupyter que mostram os fundamentos de aprendizado de máquina (e aprendizado profundo) em Python por meio do TensorFlow e do Scikit-Learn.

Os notebooks Jupyter são interativos e ajudam você a experimentar o código dentro do notebook. Eles são um produto do jupyter.org e são ferramentas de código aberto.

A maioria dos exercícios presentes neste projeto estão disponíveis no livro Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow. Antes de começar a aprender com este projeto, certifique-se de conhecer o TensorFlow e o Scikit-Learn. Ambas são ferramentas amplamente populares entre os profissionais de aprendizado profundo, e você deve estar familiarizado com elas antes de começar a trabalhar nesta.

Você pode achar um pouco desafiador trabalhar em alguns problemas compartilhados neste projeto, então seria melhor fazer um curso de aprendizado de máquina e obter uma experiência de aprendizado personalizada.

5. MXNet – Apache

O MXNet é uma estrutura de aprendizado profundo de código aberto que ajuda você a realizar prototipagem de pesquisa com rapidez e flexibilidade para produção rápida. Permite treinamento distribuído escalável, pois possui suporte a Horovod e Parameter Server. Ele é integrado ao Python e suporta várias linguagens proeminentes, como C++, Julia, Clojure, Perl, R e Scala.

Outra razão para sua vasta popularidade é seu extenso ecossistema de bibliotecas e ferramentas para séries temporais, processamento de linguagem natural, visão computacional e outros. Algumas dessas ferramentas e bibliotecas são GluconTS, GluconCV, D2L.ai e GluconNLP. Todas essas ferramentas e bibliotecas ajudam você em domínios específicos de aprendizado profundo. Por exemplo, GluconCV é um kit de ferramentas para visão computacional que permite estimar poses e detectar objetos. Ele possui uma licença Apache-2.0 e é um dos itens obrigatórios para qualquer profissional de aprendizado profundo, portanto, familiarize-se com ele enquanto estuda o mesmo.

Checkout: Principais projetos de aprendizado de máquina no Github

6. rápido

fastai é uma biblioteca para treinamento simplificado e rápido de redes neurais. Ele tem suporte pronto para uso para modelos tabulares, de visão, de filtragem colaborativa e de texto. Este está entre os projetos de aprendizado profundo no Github porque também oferece tutoriais e guias sobre o uso do fast.ai.

Estar familiarizado com as bibliotecas e estruturas predominantes ajudará você como profissional de aprendizado profundo. Então você deve estar familiarizado com eles. Este projeto também tem exemplos de implementações e casos de uso do fast.ai para que você possa entender facilmente como aplicar esta biblioteca em projetos do mundo real.

7. CNTK

O Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) é um kit de ferramentas de código aberto para aplicativos de aprendizado profundo. Você pode combinar diferentes tipos de modelos proeminentes e realizá-los rapidamente. Alguns desses tipos de modelo incluem redes recorrentes, DNNs feed-forward, bem como CNNs. Aplica aprendizado SGD (descida de gradiente estocástico) com paralelização automática e diferenciação entre servidores.

Possui uma licença de código aberto e uma das melhores comunidades. O CNTK encontra aplicativos em muitos setores e talvez você precise estar familiarizado com ele para trabalhar em alguns projetos. Portanto, seria melhor se você aprender sobre isso antes de entrar no mercado. O Microsoft Cognitive Toolkit também recebe atualizações constantes para que você não encontre ferramentas ou implementações desatualizadas nele.

Leia também: Principais projetos Python no Github

Saiba mais sobre aprendizado profundo

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