9 лучших идей и тем проектов по науке о данных с открытым исходным кодом [для первокурсников]

Обзор

Все самые успешные компании последнего десятилетия согласны с тем, что данные являются их самым ценным активом. Общеизвестно, что будущее принадлежит организациям, которые будут иметь возможность обрабатывать и извлекать информацию из шаблонов данных, которые генерируются каждый день.

По оценкам, каждый день генерируется около 2,5 квинтиллионов байт данных. Наука об использовании статистики, алгоритмов и аналитики для извлечения значимой информации из этих неструктурированных данных называется наукой о данных. Эта информация может дать организациям столь необходимую информацию для улучшения их систем и продаж.

Если вы разработчик, пытающийся проложить путь в мире ИТ, изучение некоторых проектов по науке о данных с открытым исходным кодом — отличная идея. В этой статье мы рассмотрим несколько идей проектов по науке о данных с открытым исходным кодом . Надеюсь, это вдохновит вас начать свой первый проект по науке о данных сегодня.

Проекты машинного обучения с открытым исходным кодом

Машинное обучение в настоящее время является притчей во языцех в мире ИТ. Это позволяет нам создавать программы и алгоритмы, которые автоматически улучшаются с течением времени. Само собой разумеется, что машинное обучение имеет огромный потенциал применения практически во всех отраслях.

Кроме того, можно с уверенностью сказать, что это подмножество искусственного интеллекта останется и, вероятно, изменит нашу жизнь в будущем. Если вы надеетесь начать карьеру в области машинного обучения, изучение нескольких проектов с открытым исходным кодом в этой области может дать вам столь необходимое преимущество в понимании его тонкостей. Давайте теперь рассмотрим некоторые интересные проекты по науке о данных с открытым исходным кодом.

1) Упрощение документов по машинному обучению — проект с открытым исходным кодом

Большинству людей чрезвычайно сложно справиться с техническими аспектами машинного обучения, когда они только начинают свою карьеру. Изучение научных статей, связанных с машинным обучением, особенно сложно, поскольку они содержат термины и аннотации, которые чрезвычайно сложно понять новичку. Интересный проект с открытым исходным кодом на Github призван решить именно эту проблему.

Проект представляет собой сборник статей, связанных с машинным обучением. Он содержит иллюстрации, аннотации и пояснения технических терминов, облегчающие понимание основной концепции. Если вы новичок, это определенно проект, который вы должны проверить. Это даст вам ясность в отношении нескольких ключевых аннотаций машинного обучения, которые могут помочь вам в вашем путешествии вперед.

В проекте уже собрана коллекция интересных и познавательных статей, которая регулярно пополняется. Посмотрите этот пример обнаружения объектов, который является одной из самых интересных частей проекта.

2) Изучение NeoML

Если вы обладаете начальными знаниями в области науки о данных, это захватывающий проект, который вам обязательно стоит изучить. Часто отличная идея проекта машинного обучения не может быть реализована из-за высокой стоимости разработки. NeoML пытается решить эту проблему.

NeoML — это платформа машинного обучения , которая может помочь вам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения. Короче говоря, с NeoML вам больше не нужно беспокоиться об огромных инвестициях, и вы можете прямо сегодня начать создание собственного конвейера машинного обучения. Многие идеи проектов с открытым исходным кодом, такие как обработка естественного языка, предварительная обработка изображений, извлечение данных из неструктурированных данных и компьютерное зрение, могут быть развернуты с использованием NeoML.

Использование NeoML для опробования некоторых из этих интересных идей научит вас многому о машинном обучении и о том, как его можно успешно применять.

Читайте: 4 лучшие идеи проекта по аналитике данных: от начального до экспертного уровня

3) Распознавание лиц

Распознавание лиц теперь является полностью изученным приложением машинного обучения, которое сегодня можно найти практически на каждом смартфоне. Обычно он используется в качестве стандарта шифрования для разблокировки устройства пользователя. В этом проекте с открытым исходным кодом можно многому научиться, если вы изучаете машинное обучение. Вы можете использовать этот проект для управления и распознавания лиц с помощью простых программ Python или через командную строку.

Вы также можете попробовать внести вариации в эту идею проекта и изменить ее цель, чтобы решить некоторые другие интересные формулировки проблемы. Одним из примеров может быть обнаружение маски для лица , как это сделано здесь.

Проекты компьютерного зрения с открытым исходным кодом

Компьютерное зрение — это область, которая занимается пониманием того, как компьютеры могут разумно извлекать ценную информацию из цифровых изображений или видео. Это одна из самых быстрорастущих областей исследований, которая за последние несколько лет нашла огромное применение.

Организации по всему миру постоянно ищут таланты в этой отрасли. Таким образом, изучение некоторых идей проектов с открытым исходным кодом в области компьютерного зрения поможет вам лучше понять, как их можно применять. Давайте посмотрим на некоторые интересные проекты, которые вы можете попробовать.

4) Регенерация целевого изображения

Это один из самых интересных проектов с открытым исходным кодом, который можно использовать для имитации процесса рисования. Этой программе требуется целевое изображение, которое можно воспроизвести в мельчайших деталях. Вы также можете указать маски выборки, если вам нужно больше мазков в определенных местах изображения. Это позволяет вам контролировать каждую деталь при воспроизведении целевого изображения.

Для работы над этим проектом вам понадобятся следующие библиотеки Python 3:

а) opencv 3.4.1

б) нумпи 1.16.2

в) матплотлиб 3.0.3

г) Блокнот Юпитер

Если вам интересно узнать о компьютерном зрении, это один из лучших проектов с открытым исходным кодом, который вы можете начать изучать. Это даст вам отличное представление об основах и подготовит вас к выполнению сложных проектов.

5) Преобразование изображений в 3D

Когда-то создание 3D-моделей с использованием 2D-изображений было подвигом, которого можно было достичь только благодаря глубокому пониманию дизайна и практическому опыту работы с такими инструментами, как Photoshop. Однако благодаря прогрессу, которого мы достигли в области компьютерного зрения, теперь это можно сделать с помощью нескольких строк кода.

Это еще один интересный проект с открытым исходным кодом, который вы можете попробовать, чтобы больше узнать о компьютерном зрении. Он принимает одно изображение RGB-D в качестве входных данных и преобразует каждый из его компонентов для создания трехмерной фотографии. Вы также можете попробовать прочитать о фреймворке под названием PyTorch, который широко использовался в этом примере.

Узнайте: как создать чат-бота на Python шаг за шагом

6) PULSE — создание изображений с высоким разрешением

PULSE, что означает повышение дискретизации фотографий с помощью исследования скрытого пространства, направлено на создание изображений с высоким разрешением из входных изображений с низким разрешением. Его также можно использовать в качестве депикселизатора лица.

Таким образом, PULSE — это классический проект в понимании компьютерного зрения. Он способен создавать изображения чрезвычайно высокого разрешения в полностью самоконтролируемом режиме. Прежде чем опробовать эту идею проекта, изучите, как работает фундаментальная концепция PULSE . Это поможет вам лучше понять его код.

7) Превратите изображение в мультфильм

Это забавный проект, который вы можете попробовать и поделиться с друзьями. Он направлен на преобразование изображения в версию мультяшной модели. Концепция GAN (генеративно-состязательных сетей) является фундаментальной частью этого проекта.

GAN — это класс сред машинного обучения, первоначально разработанный Яном Гудфеллоу в 2014 году. Он пытается регенерировать данные на основе обучающего набора. Вы можете узнать больше о GAN в этой исследовательской статье .

Хотя этот проект — забавный проект, для реализации которого не требуется много времени, он определенно может дать вам некоторые ключевые идеи о машинном обучении, компьютерном зрении и GAN. В настоящее время он имеет открытый исходный код и определенно стоит попробовать.

Другие проекты по науке о данных с открытым исходным кодом

8) Слаймовый волейбол

Это, вероятно, один из лучших проектов с открытым исходным кодом, на котором каждый новичок может учиться. Slime — это простая игра, в которой участвуют два игрока, которые сражаются друг с другом. Цель состоит в том, чтобы попытаться заставить мяч коснуться пола на половине поля противника. Это отличный пример обучения с подкреплением.

Вы можете напрямую установить эту игру из pip:

pip установить slimvolleygym

9) Музыкальный автомат OpenAI

OpenAI — одна из ведущих в мире лабораторий по исследованию и внедрению ИИ, которая постоянно пытается раздвинуть границы глубоких технологий и машинного обучения. Jukebox, как следует из названия, является их попыткой применить прогнозный анализ к музыке. По сути, этот проект представляет собой модель нейронной сети, способную генерировать необработанные музыкальные сэмплы.

Вы можете предоставить музыкальный жанр, исполнителя и текст в качестве входных данных, и нейронная модель может сгенерировать музыкальный образец с нуля на основе этих входных данных. Это очень интересный проект, который вы обязательно должны попробовать и изучить. Вы можете проверить это, так как это с открытым исходным кодом на официальном сайте OpenAI.

Узнайте больше: 10 увлекательных проектов и тем Python с графическим интерфейсом для начинающих

Последние мысли

Наука о данных — это обширная область, которая имеет огромное значение для того, как мы живем сегодня и как будут развиваться наши отношения с технологиями в будущем. Хотя его потенциальное применение в нашем мире действительно увлекательно, оно может быть пугающим, когда вы впервые пытаетесь узнать об этом.

Один из лучших способов познакомиться с этой областью — опробовать некоторые идеи проектов по науке о данных с открытым исходным кодом . Их изучение может помочь вам получить некоторую ясность в его основах и преимущество для продвижения к сложным проблемам.

Если вы новичок, вы можете начать с простых проектов обработки изображений, таких как PULSE, или с преобразования изображения в мультфильм. Если вас интересует машинное обучение, вы можете попробовать изучить NeoML или распознавание лиц. Все идеи проектов по науке о данных с открытым исходным кодом, изложенные в этой статье, могут помочь вам сделать большую карьеру в этой быстро развивающейся отрасли.

Изучите курсы по науке о данных в лучших университетах мира. Участвуйте в программах Executive PG, Advanced Certificate Programs или Master Programs, чтобы ускорить свою карьеру.