Top 9 idei și subiecte pentru proiecte de știință a datelor cu sursă deschisă [pentru cei care sunt în stare de proaspăt]

Prezentare generală

Cele mai de succes companii din ultimul deceniu sunt de acord că datele sunt cel mai valoros activ al lor. Este cunoscut faptul că viitorul aparține organizațiilor care vor avea capacitatea de a procesa și extrage informații din tiparele de date care sunt generate în fiecare zi.

Se estimează că în fiecare zi sunt generați aproximativ 2,5 trilioane de octeți de date. Știința utilizării statisticilor, algoritmilor și analiticii pentru a extrage informații semnificative din aceste date nestructurate se numește știința datelor. Aceste informații pot oferi organizațiilor o perspectivă atât de necesară pentru a-și îmbunătăți sistemele și vânzările.

Dacă sunteți un dezvoltator care încearcă să deschidă o cale în lumea IT, explorarea unor proiecte open-source de știință a datelor este o idee grozavă. În acest articol, vom explora câteva idei de proiecte open-source pentru știința datelor . Sperăm că vă va încuraja să începeți primul proiect de știință a datelor astăzi.

Proiecte de învățare automată cu sursă deschisă

Învățarea automată este în prezent de discuție în oraș în lumea IT. Ne permite să construim programe și algoritmi care se îmbunătățesc automat în timp. Este de la sine înțeles că învățarea automată are un potențial uriaș de aplicare în aproape fiecare industrie.

În plus, este sigur să spunem că acest subset de inteligență artificială este aici pentru a rămâne și probabil ne va transforma viața în viitor. Dacă sperați să începeți o carieră în învățarea automată, explorarea câtorva proiecte open-source din acest domeniu vă poate oferi un avans atât de necesar în înțelegerea complexității sale. Să explorăm acum câteva proiecte interesante de știință a datelor cu sursă deschisă.

1) Simplificarea documentelor de învățare automată – Un proiect cu sursă deschisă

Majoritatea oamenilor le este extrem de dificil să facă față aspectelor tehnice ale învățării automate atunci când își încep cariera. Studierea lucrărilor de cercetare legate de învățarea automată este deosebit de descurajantă, deoarece acestea conțin termeni și adnotări care sunt extrem de greu de înțeles pentru un începător. Un proiect interesant care este open-source pe Github își propune să rezolve tocmai asta.

Proiectul este practic o colecție de lucrări legate de învățarea automată. Conține ilustrații, adnotări și explicații ale terminologiilor tehnice, ceea ce face mai ușoară înțelegerea conceptului de bază. Dacă sunteți începător, acesta este cu siguranță un proiect pe care ar trebui să îl verificați. Vă va oferi claritate cu privire la mai multe adnotări cheie de învățare automată care vă pot ajuta în călătoria care urmează.

Proiectul are deja o colecție de lucrări interesante și informative și este actualizat în mod regulat. Consultați acest exemplu de detectare a obiectelor, care este una dintre cele mai interesante părți ale proiectului.

2) Explorarea NeoML

Dacă sunteți cineva care are cunoștințe introductive în știința datelor, acesta este un proiect interesant pe care cu siguranță ar trebui să îl explorați. Adesea, o idee grozavă de proiect de învățare automată nu reușește să fie executată din cauza costului ridicat de dezvoltare. NeoML încearcă să rezolve această problemă.

NeoML este un cadru de învățare automată care vă poate ajuta să construiți, antrenați și implementați modele de învățare automată. Pe scurt, cu NeoML, nu mai trebuie să vă faceți griji cu privire la investițiile uriașe și puteți începe instantaneu să vă construiți propria conductă de învățare automată astăzi. Multe idei de proiecte open-source, cum ar fi procesarea limbajului natural, preprocesarea imaginilor, extragerea datelor din date nestructurate și viziunea computerizată pot fi implementate folosind NeoML.

Folosirea NeoML pentru a încerca unele dintre aceste idei interesante vă va învăța multe despre învățarea automată și despre cum poate fi aplicată cu succes.

Citiți: Top 4 idei de proiecte de analiză a datelor: nivel începător până la nivel expert

3) Recunoașterea feței

Recunoașterea feței este acum o aplicație de învățare automată pe deplin explorată, care se găsește astăzi pe aproape fiecare smartphone. De obicei, este folosit ca standard de criptare pentru a debloca dispozitivul unui utilizator. Există multe de învățat din acest proiect cu sursă deschisă care vă poate beneficia dacă explorați învățarea automată. Puteți folosi acest proiect pentru a manipula și recunoaște fețe folosind programe simple Python sau prin linia de comandă.

De asemenea, puteți încerca să faceți variații acestei idei de proiect și să-i modificați scopul pentru a rezolva alte enunțuri interesante ale problemei. Un exemplu ar putea fi detectarea unei măști de față așa cum se face aici.

Proiecte Open Source Computer Vision

Viziunea computerizată este domeniul care se ocupă cu înțelegerea modului în care computerele pot extrage în mod inteligent informații valoroase din imagini sau videoclipuri digitale. Acesta este unul dintre domeniile de cercetare cu cea mai rapidă creștere și a găsit aplicații enorme în ultimii câțiva ani.

Organizațiile din întreaga lume caută în mod constant achiziția de talente în această industrie. Astfel, explorarea unor idei de proiecte open-source în viziunea computerizată vă va ajuta să înțelegeți mai bine cum poate fi aplicat. Haideți să aruncăm o privire la câteva dintre proiectele interesante pe care le puteți încerca.

4) Regenerarea unei imagini țintă

Acesta este unul dintre cele mai interesante proiecte open-source pe care îl puteți folosi pentru a imita un proces de desen. Acest program are nevoie de o imagine țintă care poate fi replicată în detaliu. De asemenea, puteți specifica măști de eșantionare dacă aveți nevoie de mai multe lovituri de pensulă în anumite locuri din imagine. Acest lucru vă permite să controlați fiecare detaliu în timp ce replicați imaginea țintă.

Pentru a lucra la acest proiect veți avea nevoie de următoarele biblioteci Python 3:

a) opencv 3.4.1

b) numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Caietul Jupyter

Dacă sunteți interesat să aflați despre viziunea computerizată, acesta este unul dintre cele mai bune proiecte open-source pe care le puteți începe să le explorați. Vă va oferi o idee grozavă despre elementele fundamentale și vă va pregăti să vă ocupați și de proiecte complexe.

5) Convertiți imaginile în 3D

A construi modele 3D folosind imagini 2D a fost cândva o ispravă care putea fi realizată doar printr-o înțelegere profundă a designului și a experienței practice cu instrumente precum Photoshop. Cu toate acestea, datorită progresului pe care l-am făcut în domeniul viziunii computerizate, acest lucru se poate realiza acum folosind câteva linii de cod.

Acesta este un alt proiect open-source interesant pe care îl puteți încerca pentru a înțelege mai multe despre viziunea computerizată. Ia o singură imagine RGB-D ca intrare și convertește fiecare dintre componentele sale pentru a construi o fotografie 3D. De asemenea, puteți încerca să citiți despre un cadru numit PyTorch, care a fost utilizat pe scară largă în acest exemplu.

Aflați: Cum să creați un Chatbot în Python pas cu pas

6) PULSE – Construirea de imagini de înaltă rezoluție

PULSE, care înseamnă Photo Upsampling via Latent Space Exploration, își propune să genereze imagini de înaltă rezoluție din intrări de imagini de joasă rezoluție. Poate fi folosit și ca de-pixelizer facial.

PULSE este astfel un proiect clasic în înțelegerea vederii computerizate. Este capabil să producă imagini de rezoluție extrem de înaltă într-un mod complet auto-supravegheat. Înainte de a încerca această idee de proiect, explorați cum funcționează conceptul fundamental PULSE . Acest lucru vă va ajuta să înțelegeți mai bine codul acestuia.

7) Transformă o imagine într-un desen animat

Acesta este un proiect distractiv pe care îl puteți încerca și îl puteți împărtăși cu prietenii tăi. Acesta are ca scop transformarea unei imagini într-o versiune a modelului de desene animate. Conceptul de GAN (Generative Adversarial Networks) este o parte fundamentală a acestui proiect.

GAN este o clasă de cadre de învățare automată concepute inițial de Ian Goodfellow în 2014. Încearcă să regenereze datele pe baza unui set de antrenament. Puteți afla mai multe despre GAN în această lucrare de cercetare .

Deși acest proiect este un proiect distractiv care nu necesită mult timp pentru implementare, cu siguranță vă poate oferi câteva informații cheie despre învățarea automată, viziunea computerizată și GAN. În prezent este open-source și cu siguranță merită încercat.

Alte proiecte Open Source Data Science

8) Volei Slime

Acesta este probabil unul dintre cele mai bune proiecte open-source din care să învețe fiecare începător. Slime este un joc simplu care implică doi jucători care merg cap în cap unul cu celălalt. Scopul este să încerci să faci mingea să lovească podeaua în jumătatea adversarului tău. Este un exemplu grozav de învățare prin întărire.

Puteți instala acest joc direct din pip:

pip install slimevolleygym

9) OpenAI Jukebox

OpenAI este unul dintre cele mai importante laboratoare de cercetare și implementare AI din lume și a încercat în mod constant să depășească limitele tehnologiei profunde și ale învățării automate. Jukebox, așa cum sugerează și numele, este încercarea lor de a aplica analiza predictivă muzicii. În esența sa, acest proiect este un model de rețea neuronală care are capacitatea de a genera mostre de muzică brute.

Puteți furniza genul muzical, artistul și versurile ca o intrare de eșantion, iar modelul neuronal poate genera o mostră de muzică de la zero pe baza acestei intrări. Acesta este un proiect foarte interesant pe care cu siguranță ar trebui să îl încercați și să îl explorați. Îl puteți verifica deoarece este open source pe site-ul oficial al OpenAI.

Aflați mai multe: 10 proiecte Python GUI și subiecte interesante pentru începători

Gânduri finale

Știința datelor este un domeniu vast care are implicații uriașe asupra modului în care ne trăim viața astăzi și asupra modului în care relația noastră cu tehnologia va evolua în viitor. În timp ce potențiala sa aplicație în lumea noastră este cu adevărat fascinantă, poate fi intimidantă atunci când încercați pentru prima dată să aflați despre ea.

Una dintre cele mai bune modalități de a fi introdus în acest domeniu este prin a încerca câteva idei de proiecte open-source pentru știința datelor . Studierea acestora vă poate ajuta să obțineți o oarecare claritate a fundamentelor și un avantaj pentru a trece la probleme complexe.

Dacă sunteți începător, puteți începe prin a încerca proiecte simple de procesare a imaginii, cum ar fi PULSE sau transformarea unei imagini într-un desen animat. Dacă sunteți interesat de învățarea automată, puteți încerca să explorați NeoML sau recunoașterea feței. Toate ideile de proiecte open-source pentru știința datelor din acest articol vă pot ajuta să vă îndreptați spre o carieră grozavă în această industrie în plină expansiune.

Învață cursuri de știință a datelor de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe Executive PG, programe avansate de certificat sau programe de master pentru a-ți accelera cariera.