Top 7 proiecte de învățare profundă în Github pe care ar trebui să le încercați astăzi [2022]

Ca student în deep learning, unul dintre cele mai importante lucruri pe care le poți face este să fii la curent cu evoluțiile actuale din domeniul tău. Pentru a vă ajuta în acest sens, am pregătit următoarea listă de proiecte de deep learning în Github, deoarece Github este cel mai bun loc pentru a începe.

Următoarele proiecte au cele mai multe stele și se angajează pe Github la momentul scrierii acestui articol. Cu toate acestea, unele dintre aceste proiecte nu au fost în top, dar sunt foarte relevante datorită aplicabilității lor. Să începem:

Cele mai bune proiecte de învățare profundă în Github

1. Keras

La momentul scrierii acestui articol, Keras se află în fruntea proiectelor de învățare profundă în Github. Are în jur de 49.000 de stele și 18,4 furci. Keras este un API de învățare profundă, care rulează pe TensorFlow, o platformă populară de învățare automată. Keras este scris în Python și vă ajută să lucrați la proiecte de deep learning cu multă ușurință. În primul rând, vă ajută să desfășurați cercetări rapid și să implementați mai rapid.

Deoarece este construit pe TensorFlow, vă oferă și avantajele acelei platforme. Aceasta înseamnă că vă puteți implementa modelele Keras prin orice dispozitiv încorporat. Are o accesibilitate excelentă și are un cadru la nivel de industrie pentru a scala grupuri vaste de GPU-uri.

Învățarea despre Keras este esențială pentru orice student de deep learning. Asigurați-vă că sunteți familiarizat cu TensorFlow și aplicațiile sale înainte de a începe să învățați despre Keras, deoarece, fără primul, cel de-al doilea ar fi prea greu de stăpânit.

2. Cele mai citate lucrări de învățare profundă

Acest proiect Github împărtășește cele mai citate lucrări de deep learning care au fost publicate între anii 2012 și 2016. Nu are articole publicate după 2016, deoarece cercetătorii și academicienii au lansat multe documente de atunci și a devenit prea copleșitor pentru creatorii proiectului. .

Chiar dacă lucrările sale ar putea părea învechite, ar trebui să le citiți, deoarece se numără printre „clasicii” lucrărilor de deep learning. Multe articole prezente în acest proiect au peste 200 de citări. Unele dintre aceste lucrări au peste 800 de citări, astfel încât să le puteți înțelege popularitatea și aplicabilitatea.

Lucrările prezente în această listă acoperă multe domenii, inclusiv vorbire, NLP, rețele neuronale recurente (RNN), modele de rețele convoluționale, robotică și multe altele.

3. Cafea

Caffe este un cadru deschis pentru învățarea profundă. Este un produs al Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center. În timp ce creatorii lui Caffe au dorit ca acesta să se concentreze pe viziunea computerizată, a devenit o bibliotecă de uz general pentru învățarea profundă. Caffe are o comunitate înfloritoare de cercetători academicieni, precum și de utilizatori profesioniști, astfel încât să puteți găsi cu ușurință ajutor în timp ce lucrați cu el.

Este excelent pentru implementarea rețelelor convoluționale și pentru lucrul la vorbire, viziune și alte proiecte de învățare profundă. Poate procesa peste 60 de milioane de imagini într-o zi, deci este, fără îndoială, un instrument potrivit și pentru proiectele de viziune computerizată.

4. Caiete de învățare automată

Unul dintre cele mai populare proiecte de deep learning din Github, Machine Learning Notebooks este un proiect care vă ajută să învățați elementele de bază ale învățării automate în Python. Are și un exemplu de cod cu soluții pentru exerciții. Are mai multe notebook-uri Jupyter care vă arată elementele fundamentale ale învățării automate (și învățării profunde) în Python prin TensorFlow și Scikit-Learn.

Blocnotesurile Jupyter sunt interactive și vă ajută să încercați codul din blocnotes. Sunt un produs al jupyter.org și sunt instrumente open source.

Majoritatea exercițiilor prezente în acest proiect sunt disponibile în cartea Hands-on Machine Learning cu Scikit-Learn și TensorFlow. Înainte de a începe să învățați din acest proiect, asigurați-vă că știți despre TensorFlow și Scikit-Learn. Ambele sunt instrumente foarte populare printre profesioniștii în învățarea profundă și trebuie să vă familiarizați cu ele înainte de a începe să lucrați la acesta.

S-ar putea să vi se pară puțin dificil să lucrați la unele probleme împărtășite în acest proiect, așa că ar fi mai bine să obțineți un curs de învățare automată și să obțineți o experiență de învățare personalizată.

5. MXNet – Apache

MXNet este un cadru de învățare profundă open-source care vă ajută să realizați rapid prototipuri de cercetare și flexibilitate pentru producție rapidă. Permite instruire distribuită scalabil, deoarece are suport pentru Horovod și Parameter Server. Este integrat în Python și acceptă mai multe limbaje proeminente, cum ar fi C++, Julia, Clojure, Perl, R și Scala.

Un alt motiv pentru marea sa popularitate este ecosistemul său extins de biblioteci și instrumente pentru serii cronologice, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și altele. Unele dintre aceste instrumente și biblioteci sunt GluconTS, GluconCV, D2L.ai și GluconNLP. Toate aceste instrumente și biblioteci vă ajută în domenii specifice ale învățării profunde. De exemplu, GluconCV este un set de instrumente pentru viziunea computerizată care vă permite să estimați pozițiile, precum și să detectați obiecte. Are o licență Apache-2.0 și este unul dintre elementele obligatorii pentru orice profesioniști în învățarea profundă, așa că asigurați-vă că vă familiarizați cu ea în timp ce studiați la fel.

Checkout: Top proiecte de învățare automată în Github

6. fastai

fastai este o bibliotecă pentru formarea simplificată și rapidă a rețelelor neuronale. Are suport ieșit din cutie pentru modele tabelare, vizuale, colaborative și text. Acesta se numără printre proiectele de învățare profundă din Github, deoarece oferă tutoriale și ghiduri despre utilizarea fast.ai.

Familiarizarea cu bibliotecile și cadrele predominante vă va ajuta ca profesionist în învățarea profundă. Deci trebuie să fii familiarizat cu ele. Acest proiect are, de asemenea, exemple de implementări și cazuri de utilizare fast.ai, astfel încât să puteți înțelege cu ușurință cum să aplicați această bibliotecă în proiecte din lumea reală.

7. CNTK

Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) este un set de instrumente open-source pentru aplicații de deep learning. Puteți combina diferite tipuri de modele proeminente și le puteți realiza rapid. Unele dintre aceste tipuri de modele includ rețele recurente, DNN-uri feed-forward, precum și CNN-uri. Se aplică învățarea SGD (descent stochastic gradient) cu paralelizare și diferențiere automată între servere.

Are o licență open-source și una dintre cele mai bune comunități. CNTK găsește aplicații în multe industrii și ar putea fi necesar să fii familiarizat cu el pentru a lucra la unele proiecte. Deci, cel mai bine ar fi să înveți despre asta înainte de a intra pe piață. Setul de instrumente Microsoft Cognitive primește și actualizări constante, astfel încât să nu găsiți instrumente sau implementări învechite în el.

Citiți și: Cele mai bune proiecte Python în Github

Aflați mai multe despre Deep Learning

Studierea învățării profunde și a subiectelor conexe poate necesita mult efort. Vă sugerăm să citiți mai multe despre acest subiect pentru a înțelege învățarea profundă cu mai multă eficacitate.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Diploma PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și AI, care este concepută pentru profesioniști care lucrează și oferă peste 450 de ore de pregătire riguroasă, peste 30 de studii de caz și sarcini, IIIT- B Statut de absolvenți, peste 5 proiecte practice practice și asistență pentru locuri de muncă cu firme de top.