Top 7 projetos interessantes de aprendizado de máquina no Github que você deve colocar em suas mãos

Vimos tantas inovações tecnológicas populares nos últimos anos que tornaram nossas vidas muito mais simples do que costumavam ser. O aprendizado de máquina é uma daquelas inovações que conquistaram o mundo. Suas aplicações vão muito além do que vemos hoje.

O aprendizado de máquina, se usado corretamente, tem o potencial de transformar mais do que alguns aspectos ou áreas de nossas vidas diárias. Então, como a tecnologia de aprendizado de máquina faz tudo isso? Com a ajuda de algoritmos que modelam sistemas sem exigir que sejam explicitamente programados. É ótimo para análise de dados, bem como para automatizar os processos de criação de modelos analíticos.

O que o ML tem a ver com o GitHub? O aprendizado de máquina envolve previsões baseadas em dados e estudo de algoritmos, e agora encontrou novas possibilidades com o GitHub. Neste blog, listaremos alguns dos projetos de aprendizado de máquina mais populares no GitHub. Esses serão apenas alguns dos mais de 100 milhões de projetos hospedados no GitHub.

O que é aprendizado de máquina?

O aprendizado de máquina adere a um processo bem definido que inclui preparação de dados, treinamento de algoritmos, geração de modelos de aprendizado de máquina e, finalmente, fazer e melhorar previsões. O aprendizado de máquina é baseado em uma noção muito geral de que alguns algoritmos básicos têm o poder de descobrir algo muito interessante dentro de conjuntos de dados. E a melhor parte é que você não precisa escrever nenhum código para fazer isso. Em vez disso, você será solicitado a fornecer dados ao algoritmo, nos quais ele baseará sua lógica.

Existem diferentes tipos de aprendizado de máquina, vamos dar um exemplo para entender isso de uma maneira melhor. Temos um tipo de algoritmo que é conhecido como algoritmo de classificação. Ele divide os dados em grupos separados. Esse algoritmo pode ser usado para separar o spam de seus e-mails e identificar números manuscritos sem que você altere o código nem um pouco. O algoritmo permanece o mesmo, mas a diferença em sua lógica de classificação vem dos diferentes dados de treinamento que são fornecidos.

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O que é o GitHub?

O GitHub é um aplicativo de código aberto usado para armazenar código na web. Ele pode ser usado de várias maneiras diferentes. Você pode usá-lo para armazenar seus projetos na nuvem gratuitamente ou como seu portfólio online que permite que potenciais empregadores vejam como você é bom em codificação. Ainda assim, não será errado dizer que o GitHub é muito mais do que aparenta.

Não é apenas seu armazenamento de código; é sim uma ferramenta que é usada por desenvolvedores em todo o mundo para colaborar em projetos. Ele ajuda desenvolvedores e equipes a melhorar seus códigos ao ter um grupo de outros desenvolvedores localizados em diferentes locais fazendo suas valiosas contribuições.

O GitHub é baseado no Git, que é o software de controle de versão que pode ser facilmente baixado em sua máquina local para uso posterior. Git e GitHub são diferentes um do outro; no entanto, não discutiremos essas diferenças neste blog. Nosso foco aqui é ajudá-lo a entender como o aprendizado de máquina e o GitHub estão relacionados e, em seguida, listar alguns projetos de aprendizado de máquina hospedados no GitHub. Saiba também mais sobre ideias interessantes de projetos de aprendizado de máquina para iniciantes.

O GitHub vem com vários recursos exclusivos que contribuíram imensamente para torná-lo tão popular. Além de ser seu armazenamento simples, é seu hub de codificação com conexões de rede social muito significativas. Ele permite que desenvolvedores individuais se espalhem por toda a extensão deste mundo para fazer suas contribuições para vários projetos e equipes. Depois de se acostumar com o funcionamento, você conhecerá todas as coisas que pode fazer com ele. Confuso sobre a diferença entre Git e Github? Listamos a diferença entre Git e Github neste artigo.

Os 7 principais projetos de aprendizado de máquina no GitHub

1. Classificador Neural (PNL)

Um dos maiores desafios que você pode encontrar no dia a dia é usar dados de texto para realizar a classificação multirrótulo. Ao trabalhar em problemas de PNL que ainda estão em seus estágios iniciais, usamos a classificação de rótulo único. Mas quando se trata de dados do mundo real, o nível de classificação sobe alguns degraus.

Quando se trata de classificação multirrótulo graduada, o Classificador Neural pode ser usado para implementar modelos neurais muito mais rapidamente. Uma das melhores coisas sobre os classificadores neurais é que ele vem com codificadores de texto que estamos acostumados a ver - codificador Transformer, FastText e RCNN, entre outros. Podemos usá-lo para executar várias tarefas de classificação, incluindo classificação de texto de classe binária, classificação de texto com vários rótulos, classificação de texto com várias classes e classificação de texto hierárquica ou graduada.

2. MedicalNet

A maioria das pessoas pensa que a transferência de aprendizagem é apenas sobre PNL. Estão tão absortos nos desenvolvimentos que se esquecem de outras aplicações da aprendizagem por transferência. MedicalNet é um daqueles projetos que você vai adorar ver.

Este projeto combina conjuntos de dados médicos com várias coisas diferentes, como órgãos-alvo, patologias e diversas modalidades para vir com conjuntos de dados maiores. E se você souber como os modelos de aprendizado profundo funcionam, perceberá onde esses grandes conjuntos de dados podem ser usados. Este é um ótimo projeto de código aberto no qual você definitivamente deve trabalhar.

3. Motor TDE

Esta é uma plataforma de Big Data criada para a Internet das Coisas ou IOT, infraestrutura de TI, carros conectados e IoT industrial, entre outras coisas. Ele fornece um conjunto completo de tarefas de engenharia de dados. Foi classificado entre os melhores novos projetos hospedados no GitHub.

4. BERTO

Representações de codificador bidirecional de Transformers ou BERT é novamente um projeto de aprendizado de máquina muito popular no GitHub. O BERT é uma nova adição aos projetos relacionados às representações da linguagem. É um sistema bidirecional e o primeiro não supervisionado para pré-treinamento de PNL.

5. Remoção de objetos de vídeo

A forma como as máquinas modernas lidam e manipulam as imagens atingiu um estágio muito avançado. Se você quer se tornar um especialista em visão computacional, precisa estar no topo do jogo quando se trata da detecção de objetos em imagens.

Não é nada fácil quando você é solicitado a trabalhar em vídeos e construir caixas delimitadoras em torno de diferentes objetos neles. Esta é uma tarefa complexa porque os objetos são dinâmicos por natureza. O treinamento de aprendizado de máquina ajuda você a realizar essas tarefas com relativa facilidade.

6. Aweome-TensorFlow

Este projeto de aprendizado de máquina no GitHub tem recursos que facilitam muito a compreensão e o uso do TensorFlow. Ele tem uma coleção de projetos, experimentos e bibliotecas do TensorFlow. Programa de aprendizado de máquina de código aberto TensorFlow que tem diferentes recursos, ferramentas e bibliotecas da comunidade para ajudar você a criar os projetos mais avançados usando aprendizado de máquina. Os desenvolvedores podem usar o TensorFlow para criar e implantar aplicativos de aprendizado de máquina em um ritmo muito mais rápido.

7. FastText do FacebookResearch

Esta é uma biblioteca de código aberto gratuita do FacebookResearch que fornece uma maneira econômica de aprender representações de palavras. O fasText é leve e fornece uma compreensão profunda dos classificadores de frases, bem como das representações de texto. Esta é uma ótima biblioteca para pessoas interessadas em PNL.

Conclusão

Este blog discute aprendizado de máquina, GitHub e como eles estão vinculados uns aos outros. Listamos alguns projetos de aprendizado de máquina hospedados no GitHub e fornecemos uma breve compreensão de como esses projetos funcionam e para quem eles podem ser úteis.

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