7 лучших интересных проектов машинного обучения на Github, к которым стоит приложить руки

В последние годы мы видели так много популярных технологических инноваций, которые сделали нашу жизнь намного проще, чем раньше. Машинное обучение — одна из тех инноваций, которые покорили мир. Его приложения выходят далеко за рамки того, что мы видим сегодня.

Машинное обучение, если его правильно использовать, может изменить многие аспекты или области нашей повседневной жизни. Итак, как технология машинного обучения делает все это? С помощью алгоритмов, которые моделируют системы, не требуя их явного программирования. Он отлично подходит для анализа данных, а также для автоматизации процессов создания аналитических моделей.

Какое отношение машинное обучение имеет к GitHub? Машинное обучение включает прогнозы на основе данных и изучение алгоритмов, и теперь оно нашло новые возможности с GitHub. В этом блоге мы перечислим некоторые из самых популярных проектов машинного обучения на GitHub. Это лишь некоторые из более чем 100 миллионов проектов, размещенных на GitHub.

Что такое машинное обучение?

Машинное обучение придерживается четко определенного процесса, который включает в себя подготовку данных, обучение алгоритму, создание модели машинного обучения и, наконец, создание и улучшение прогнозов. Машинное обучение основано на очень общем представлении о том, что некоторые базовые алгоритмы способны обнаруживать что-то очень интересное в наборах данных. И самое приятное то, что вам не нужно писать код, чтобы это сделать. Вместо этого вам потребуется предоставить алгоритму данные, на которых он будет основывать свою логику.

Это разные типы машинного обучения, давайте возьмем пример, чтобы лучше понять это. У нас есть тип алгоритма, известный как алгоритм классификации. Он делит данные на отдельные группы. Этот алгоритм можно использовать для отделения спама от ваших электронных писем и определения написанных от руки чисел без необходимости даже незначительного изменения кода. Алгоритм остается прежним, но разница в логике его классификации связана с разными обучающими данными, которые ему даются.

Изучите курс машинного обучения от лучших университетов мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое Гитхаб?

GitHub — это приложение с открытым исходным кодом, которое используется для хранения кода в Интернете. Его можно использовать несколькими способами. Вы можете использовать его для бесплатного хранения своих проектов в облаке или в качестве своего онлайн-портфолио, которое позволит потенциальным работодателям увидеть, насколько вы хороши в программировании. Тем не менее, не будет ошибкой сказать, что GitHub — это намного больше, чем кажется на первый взгляд.

Это не просто хранилище вашего кода; это скорее инструмент, который используется разработчиками по всему миру для совместной работы над проектами. Это помогает разработчикам и командам улучшать свои коды, имея пул других разработчиков, находящихся в разных местах, которые вносят свой ценный вклад.

GitHub основан на Git — программном обеспечении для контроля версий, которое можно легко загрузить на локальный компьютер для дальнейшего использования. Git и GitHub отличаются друг от друга; однако мы не будем обсуждать эти различия в этом блоге. Наша цель здесь — помочь вам понять, как связаны машинное обучение и GitHub, а затем перечислить несколько проектов машинного обучения, размещенных на GitHub. Также узнайте больше об интересных идеях проектов машинного обучения для начинающих.

GitHub поставляется с несколькими уникальными функциями, которые внесли огромный вклад в его популярность. Помимо того, что это ваше простое хранилище, это ваш центр кодирования с очень важными связями в социальных сетях. Это позволяет отдельным разработчикам распространяться по всему миру, чтобы вносить свой вклад в несколько проектов и команд. Как только вы привыкнете к тому, как он работает, вы узнаете все те вещи, которые вы можете с ним делать. Запутались в разнице между Git и Github? В этой статье мы перечислили разницу между Git и Github.

7 лучших проектов машинного обучения на GitHub

1. Нейронный классификатор (НЛП)

Одной из самых больших проблем, с которыми вы можете столкнуться в повседневной жизни, является использование текстовых данных для выполнения классификации по нескольким меткам. При работе над проблемами НЛП, которые все еще находятся на ранней стадии, мы используем классификацию по одному признаку. Но когда дело доходит до данных из реального мира, уровень классификации становится на несколько ступеней выше.

Когда дело доходит до градуированной классификации с несколькими метками, Neural Classifier можно использовать для гораздо более быстрого внедрения нейронных моделей. Одна из лучших особенностей нейронных классификаторов заключается в том, что они поставляются с текстовыми кодировщиками, к которым мы привыкли, — среди прочих, кодировщик Transformer, FastText и RCNN. Мы можем использовать его для выполнения нескольких задач классификации, включая классификацию текста двоичного класса, классификацию текста с несколькими метками, классификацию текста с несколькими классами и иерархическую или градуированную классификацию текста.

2. Медицинская сеть

Большинство людей думают, что трансферное обучение — это просто НЛП. Они настолько поглощены разработками, что забывают о других применениях трансферного обучения. MedicalNet — один из тех проектов, которые вы будете в восторге от просмотра.

Этот проект объединяет наборы медицинских данных с несколькими разными вещами, такими как органы-мишени, патологии и различные модальности, чтобы получить большие наборы данных. И если вы знаете, как работают модели глубокого обучения, вы поймете, где можно использовать эти большие наборы данных. Это отличный проект с открытым исходным кодом, над которым вам обязательно стоит поработать.

3. ТДДвигатель

Это платформа больших данных, созданная, среди прочего, для Интернета вещей или Интернета вещей, ИТ-инфраструктуры, подключенных автомобилей и промышленного Интернета вещей. Он обеспечивает полный набор работ по обработке данных. Он был признан одним из лучших новых проектов, размещенных на GitHub.

4. БЕРТ

Представления двунаправленного кодировщика от Transformers или BERT — снова очень популярный проект машинного обучения на GitHub. BERT — это новое дополнение к проектам, связанным с представлениями языка. Это двунаправленная система и самая первая неконтролируемая система для предварительного обучения НЛП.

5. Удаление видеообъекта

То, как современные машины работают с изображениями и манипулируют ими, достигло очень продвинутой стадии. Если вы хотите стать специалистом по компьютерному зрению, вам нужно быть на высоте, когда дело доходит до обнаружения объектов на изображениях.

Совсем непросто, когда вас просят работать над видео и строить в них ограничивающие рамки вокруг разных объектов. Это сложная задача, поскольку объекты являются динамическими по своей природе. Обучение машинному обучению помогает выполнять эти задачи с относительной легкостью.

6. Aweome-TensorFlow

Этот проект машинного обучения на GitHub содержит ресурсы, которые упрощают понимание и использование TensorFlow. В нем есть коллекция проектов, экспериментов и библиотек TensorFlow. Программа машинного обучения TensorFlow с открытым исходным кодом, которая имеет различные ресурсы, инструменты и библиотеки сообщества, которые помогут вам создавать самые сложные проекты с использованием машинного обучения. Разработчики могут использовать TensorFlow для создания и развертывания приложений машинного обучения гораздо быстрее.

7. FastText от FacebookResearch

Это бесплатная библиотека FacebookResearch с открытым исходным кодом, которая обеспечивает экономичный способ изучения представлений слов. fasText легкий и дает вам глубокое понимание классификаторов предложений, а также текстовых представлений. Это отличная библиотека для людей, интересующихся НЛП.

Заключение

В этом блоге обсуждается машинное обучение, GitHub и то, как они связаны друг с другом. Мы перечислили несколько проектов машинного обучения, размещенных на GitHub, и дали краткое представление о том, как эти проекты работают и кому они могут быть полезны.

Если вам интересно узнать больше о машинном обучении, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B и upGrad по машинному обучению и искусственному интеллекту , которая предназначена для работающих профессионалов и предлагает более 450 часов интенсивного обучения, более 30 тематических исследований и заданий, IIIT -B статус выпускника, 5+ практических практических проектов и помощь в трудоустройстве в ведущих фирмах.