Top 7 proiecte interesante de învățare automată pe Github pe care ar trebui să vă puneți mâna

Am văzut atât de multe inovații tehnologice populare în ultimii ani, care ne-au făcut viața mult mai simplă decât era înainte. Învățarea automată este una dintre acele inovații care au luat lumea cu furtună. Aplicațiile sale depășesc cu mult ceea ce vedem astăzi.

Învățarea automată, dacă este utilizată corespunzător, are potențialul de a transforma mai mult de câteva aspecte sau domenii ale vieții noastre de zi cu zi. Deci, cum face tehnologia de învățare automată toate acestea? Cu ajutorul algoritmilor care modelează sistemele fără a necesita programarea lor explicită. Este excelent pentru analiza datelor, precum și pentru automatizarea proceselor de creare a modelelor analitice.

Ce legătură are ML cu GitHub? Învățarea automată implică predicții bazate pe date și studiu de algoritm, iar acum a găsit posibilități mai noi cu GitHub. În acest blog, vom enumera câteva dintre cele mai populare proiecte de învățare automată de pe GitHub. Acestea vor fi doar câteva dintre cele peste 100 de milioane de proiecte găzduite pe GitHub.

Ce este învățarea automată?

Învățarea automată aderă la un proces bine definit care include pregătirea datelor, antrenamentul algoritmului, generarea modelului de învățare automată și, în final, realizarea și îmbunătățirea predicțiilor. Învățarea automată se bazează pe o noțiune foarte generală că unii algoritmi de bază au puterea de a afla ceva foarte interesant în seturile de date. Și cea mai bună parte este că nu trebuie să scrieți niciun cod pentru a face acest lucru. În schimb, vi se va cere să furnizați algoritmului date, pe care își va baza logica.

Sunt diferite tipuri de învățare automată, să luăm un exemplu pentru a înțelege acest lucru într-un mod mai bun. Avem un tip de algoritm care este cunoscut sub numele de algoritm de clasificare. Împarte datele în grupuri separate. Acest algoritm poate fi folosit pentru a separa spam-ul de e-mailurile tale și pentru a identifica numerele scrise de mână fără a fi necesar să schimbi codul chiar și ușor. Algoritmul rămâne același, dar diferența în logica sa de clasificare vine din diferitele date de antrenament pe care le oferă.

Învață cursul de învățare automată de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

Ce este GitHub?

GitHub este o aplicație open-source care este folosită pentru a stoca cod pe web. Poate fi folosit în mai multe moduri diferite. Îl puteți folosi pentru a vă stoca proiectele pe cloud gratuit sau ca portofoliu online, care să le permită potențialilor angajatori să vadă cât de bun sunteți la codificare. Cu toate acestea, nu va fi greșit să spunem că GitHub este mult mai mult decât ceea ce vede.

Nu este doar stocarea codului dvs.; este mai degrabă un instrument care este folosit de dezvoltatorii din întreaga lume pentru a colabora la proiecte. Ajută dezvoltatorii și echipele să-și îmbunătățească codurile, având un grup de alți dezvoltatori aflați în locații diferite, aducând contribuțiile lor valoroase.

GitHub se bazează pe Git, care este software-ul de control al versiunilor care poate fi descărcat cu ușurință pe mașina dvs. locală pentru utilizare ulterioară. Git și GitHub sunt diferite unul de celălalt; cu toate acestea, nu vom discuta despre aceste diferențe în acest blog. Accentul nostru aici este să vă ajutăm să înțelegeți modul în care învățarea automată și GitHub sunt legate, apoi enumerați câteva proiecte de învățare automată care sunt găzduite pe GitHub. Aflați, de asemenea, mai multe despre idei interesante de proiecte de învățare automată pentru începători.

GitHub vine cu mai multe caracteristici unice care au contribuit enorm la a-l face atât de popular. Pe lângă faptul că este stocarea simplă, este centrul tău de codare cu conexiuni foarte importante la rețelele sociale. Le permite dezvoltatorilor individuali să se răspândească în toată lumea pentru a-și aduce contribuțiile la mai multe proiecte și echipe. Odată ce te obișnuiești cu modul în care funcționează, vei ajunge să cunoști toate acele lucruri pe care le poți face cu el. Sunteți confuz cu privire la diferența dintre Git și Github? Am enumerat diferența dintre Git și Github în acest articol.

Top 7 proiecte de învățare automată pe GitHub

1. Clasificator neuronal (NLP)

Una dintre cele mai mari provocări pe care le puteți întâlni în viața de zi cu zi este utilizarea datelor text pentru a realiza clasificarea cu mai multe etichete. Când lucrăm la probleme NLP care sunt încă în stadiile incipiente, folosim clasificarea cu o singură etichetă. Dar când vine vorba de date din lumea reală, nivelul de clasificare crește cu câteva crestături.

Când vine vorba de clasificarea gradată cu mai multe etichete, Neural Classifier poate fi folosit pentru a implementa modele neuronale mult mai rapid. Unul dintre cele mai bune lucruri despre Neural Clasifiers este că vine cu codificatoare de text pe care suntem obișnuiți să le vedem – Transformer encoder, FastText și RCNN, printre altele. Îl putem folosi pentru a efectua mai multe sarcini de clasificare, inclusiv clasificarea textului cu clase binare, clasificarea textului cu mai multe etichete, clasificarea textului cu mai multe clase și clasificarea ierarhică sau gradată a textului.

2. MedicalNet

Majoritatea oamenilor cred că învățarea prin transfer este doar despre NLP. Sunt atât de absorbiți de evoluții încât uită de alte aplicații ale învățării prin transfer. MedicalNet este unul dintre acele proiecte pe care veți fi încântați să le vedeți.

Acest proiect combină seturi de date medicale cu mai multe lucruri diferite, cum ar fi organe țintă, patologii și diverse modalități care vor veni cu seturi de date mai mari. Și dacă știți cum funcționează modelele de învățare profundă, vă veți da seama unde pot fi folosite aceste seturi mari de date. Acesta este un proiect open source grozav la care cu siguranță ar trebui să lucrați.

3. TDEngine

Aceasta este o platformă Big Data care este construită pentru Internetul lucrurilor sau IOT, infrastructura IT, mașini conectate și IoT industrial, printre altele. Oferă un set întreg de sarcini de inginerie a datelor. A fost evaluat printre cele mai bune proiecte noi găzduite pe GitHub.

4. BERT

Bidirectional Encoder Representations de la Transformers sau BERT este din nou un proiect de învățare automată foarte popular pe GitHub. BERT este o nouă completare la proiectele care au legătură cu reprezentările limbajului. Este un sistem bidirecțional și primul nesupravegheat pentru pre-formarea NLP.

5. Îndepărtarea obiectelor video

Modul în care mașinile moderne tratează și manipulează imaginile a ajuns într-un stadiu foarte avansat. Dacă vrei să devii un specialist în viziunea computerizată, trebuie să fii în topul jocului tău când vine vorba de detectarea obiectelor din imagini.

Nu este deloc ușor când vi se cere să lucrați la videoclipuri și să construiți casete de delimitare în jurul diferitelor obiecte din ele. Aceasta este o sarcină complexă, deoarece obiectele sunt de natură dinamică. Instruirea de învățare automată vă ajută să îndepliniți aceste sarcini cu relativă ușurință.

6. Aweome-TensorFlow

Acest proiect de învățare automată pe GitHub are resurse care facilitează înțelegerea și utilizarea TensorFlow. Are o colecție de proiecte, experimente și biblioteci TensorFlow. Programul de învățare automată TensorFlow open-source care are diferite resurse, instrumente și biblioteci ale comunității pentru a vă ajuta să creați cele mai avansate proiecte folosind învățarea automată. Dezvoltatorii pot folosi TensorFlow pentru a construi și a implementa aplicații de învățare automată într-un ritm mult mai rapid.

7. FastText al FacebookResearch

Aceasta este o bibliotecă open-source gratuită a FacebookResearch, care oferă o modalitate rentabilă de a învăța reprezentările cuvintelor. fasText este ușor și vă oferă o înțelegere profundă a clasificatorilor de propoziții, precum și a reprezentărilor de text. Aceasta este o bibliotecă grozavă pentru persoanele interesate de NLP.

Concluzie

Acest blog discută despre învățarea automată, GitHub și modul în care acestea sunt legate între ele. Am enumerat câteva proiecte de învățare automată care sunt găzduite pe GitHub și am oferit o scurtă înțelegere a modului în care funcționează aceste proiecte și cui pot fi utile.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre învățarea automată, consultați Programul Executive PG de la IIIT-B și upGrad în Învățare automată și IA, care este conceput 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.