แนวคิดและหัวข้อโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์ส 9 อันดับแรก [สำหรับนักศึกษาใหม่]

ภาพรวม

บริษัทที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในทศวรรษที่ผ่านมาต่างเห็นพ้องกันว่าข้อมูลเป็นทรัพย์สินที่มีค่าที่สุดของพวกเขา เป็นความรู้ทั่วไปที่ว่าอนาคตเป็นขององค์กรที่จะมีความสามารถในการประมวลผลและดึงข้อมูลจากรูปแบบข้อมูลที่สร้างขึ้นทุกวัน

คาดว่าข้อมูลประมาณ 2.5 quintillion ไบต์ถูกสร้างขึ้นทุกวัน ศาสตร์แห่งการใช้สถิติ อัลกอริธึม และการวิเคราะห์เพื่อดึงข้อมูลที่มีความหมายจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างนี้เรียกว่าวิทยาศาสตร์ข้อมูล ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่จำเป็นแก่องค์กรในการปรับปรุงระบบและการขาย

หากคุณเป็นนักพัฒนาที่พยายามปูทางสู่โลกแห่งไอที ​​การสำรวจโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์ซบางโครงการเป็นแนวคิดที่ดี ในบทความนี้ เราจะสำรวจ แนวคิดเกี่ยวกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์ส สองสาม ข้อ หวังว่าจะให้กำลังใจคุณในการเริ่มต้นโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโครงการแรกของคุณในวันนี้

โครงการการเรียนรู้ของเครื่องโอเพ่นซอร์ส

แมชชีนเลิร์นนิงกำลังเป็นที่พูดถึงกันในโลกของไอที ช่วยให้เราสร้างโปรแกรมและอัลกอริทึมที่ปรับปรุงโดยอัตโนมัติเมื่อเวลาผ่านไป โดยไม่ต้องบอกว่าแมชชีนเลิร์นนิงมีศักยภาพในการประยุกต์ใช้อย่างมากในเกือบทุกอุตสาหกรรม

นอกจากนี้ยังปลอดภัยที่จะบอกว่าชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์นี้อยู่ที่นี่และอาจจะเปลี่ยนชีวิตของเราในอนาคต หากคุณหวังว่าจะเริ่มต้นอาชีพในการเรียนรู้ของเครื่อง การสำรวจโครงการโอเพนซอร์ซสองสามโครงการในโดเมนนี้สามารถช่วยให้คุณเริ่มต้นที่จำเป็นอย่างยิ่งในการทำความเข้าใจความซับซ้อนของมัน ให้เราสำรวจ โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์สที่ น่าสนใจ

1) ลดความซับซ้อนของเอกสารการเรียนรู้ของเครื่อง – โครงการโอเพ่นซอร์ส

คนส่วนใหญ่พบว่ามันยากมากที่จะรับมือกับเทคนิคของแมชชีนเลิร์นนิงเมื่อเริ่มต้นอาชีพ การเรียนเอกสารวิจัยเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงนั้นยากเป็นพิเศษ เนื่องจากมีคำศัพท์และคำอธิบายประกอบที่เข้าใจยากสำหรับผู้เริ่มต้น โครงการที่น่าสนใจ ที่ เป็นโอเพ่นซอร์สบน Github มีเป้าหมายที่จะแก้ปัญหานั้น

โปรเจ็กต์นี้เป็นชุดเอกสารที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง ประกอบด้วยภาพประกอบ คำอธิบายประกอบ และคำอธิบายคำศัพท์ทางเทคนิคที่ทำให้เข้าใจแนวคิดหลักได้ง่ายขึ้น หากคุณเป็นมือใหม่ นี่เป็นโครงการที่คุณควรลองดู ซึ่งจะให้ความกระจ่างแก่คุณเกี่ยวกับหมายเหตุประกอบการเรียนรู้ของเครื่องหลักหลายรายการที่สามารถช่วยคุณในการเดินทางต่อไป

โครงการมีคอลเลกชันของเอกสารที่น่าสนใจและข้อมูลอยู่แล้วและกำลังได้รับการปรับปรุงอย่างสม่ำเสมอ ดู ตัวอย่างการตรวจจับวัตถุ ซึ่งเป็นหนึ่งในส่วนที่น่าสนใจที่สุดของโครงการ

2) สำรวจ NeoML

หากคุณเป็นคนที่มีความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล นี่เป็นโครงการที่น่าตื่นเต้นที่คุณควรสำรวจอย่างแน่นอน บ่อยครั้ง แนวคิดโครงงานแมชชีนเลิร์นนิงที่ยอดเยี่ยมไม่สามารถดำเนินการได้ เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายในการพัฒนาสูง NeoML พยายามแก้ปัญหานี้

NeoML คือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิง ที่ช่วยให้คุณสร้าง ฝึกฝน และปรับใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงได้ กล่าวโดยย่อ ด้วย NeoML คุณไม่ต้องกังวลกับการลงทุนจำนวนมากอีกต่อไป และสามารถเริ่มสร้างไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องของคุณเองได้ทันทีในวันนี้ แนวคิดโครงการโอเพนซอร์สมากมาย เช่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การประมวลผลภาพล่วงหน้า การดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง และคอมพิวเตอร์วิทัศน์ สามารถนำมาใช้ได้โดยใช้ NeoML

การใช้ NeoML เพื่อลองใช้แนวคิดที่น่าสนใจเหล่านี้จะสอนคุณมากมายเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีนำไปใช้อย่างประสบความสำเร็จ

อ่าน: แนวคิดโครงการวิเคราะห์ข้อมูล 4 อันดับแรก: ระดับเริ่มต้นถึงผู้เชี่ยวชาญ

3) การจดจำใบหน้า

ปัจจุบันการจดจำใบหน้าเป็นแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่สำรวจอย่างเต็มรูปแบบซึ่งพบได้ในสมาร์ทโฟนเกือบทุกเครื่องในปัจจุบัน มักใช้เป็นมาตรฐานการเข้ารหัสเพื่อปลดล็อกอุปกรณ์ของผู้ใช้ มีอะไรให้เรียนรู้มากมายจากโครงการโอเพนซอร์ซนี้ ซึ่งจะเป็นประโยชน์กับคุณหากคุณกำลังสำรวจแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถใช้โปรเจ็กต์นี้เพื่อจัดการและจดจำใบหน้าโดยใช้โปรแกรม Python อย่างง่ายหรือผ่านบรรทัดคำสั่ง

คุณยังสามารถลองเปลี่ยนแปลงแนวคิดของโครงการนี้ และแก้ไขจุดประสงค์เพื่อแก้ไขปัญหาอื่นๆ ที่น่าสนใจ ตัวอย่างหนึ่งอาจเป็นการ ตรวจจับหน้ากากแบบ ที่ทำที่นี่

โครงการคอมพิวเตอร์วิทัศน์โอเพ่นซอร์ส

คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจว่าคอมพิวเตอร์สามารถดึงข้อมูลอันมีค่าจากภาพหรือวิดีโอดิจิทัลอย่างชาญฉลาดได้อย่างไร นี่เป็นหนึ่งในสาขาการวิจัยที่เติบโตเร็วที่สุดและพบว่ามีการใช้งานมากมายในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา

องค์กรต่างๆ ทั่วโลกกำลังมองหาการจัดหาผู้มีความสามารถในอุตสาหกรรมนี้อย่างต่อเนื่อง ดังนั้น การสำรวจแนวคิดโครงการโอเพนซอร์ซบางส่วนในคอมพิวเตอร์วิทัศน์จะช่วยให้คุณเข้าใจวิธีการประยุกต์ใช้ได้ดีขึ้น ให้เราดูที่โครงการที่น่าสนใจที่คุณสามารถทดลองใช้

4) การสร้างภาพเป้าหมายใหม่

นี่เป็นหนึ่งในโครงการโอเพนซอร์ซที่น่าสนใจที่สุดที่คุณสามารถใช้ เพื่อเลียนแบบกระบวนการวาดภาพ โปรแกรมนี้ต้องการภาพเป้าหมายที่สามารถจำลองแบบได้อย่างละเอียด คุณยังสามารถระบุมาสก์การสุ่มตัวอย่างได้หากต้องการใช้แปรงเพิ่มเติมในบางตำแหน่งในภาพ ซึ่งช่วยให้คุณควบคุมทุกรายละเอียดในขณะที่จำลองภาพเป้าหมาย

ในการทำงานในโครงการนี้ คุณจะต้องมีไลบรารี python 3 ต่อไปนี้:

ก) opencv 3.4.1

b) จำนวน 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

ง) Jupyter Notebook

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับ Computer Vision นี่เป็นหนึ่งในโครงการโอเพนซอร์ซที่ดีที่สุดที่คุณสามารถเริ่มสำรวจได้ มันจะช่วยให้คุณมีความคิดที่ดีเกี่ยวกับปัจจัยพื้นฐานและเตรียมคุณให้พร้อมสำหรับโครงการที่ซับซ้อนเช่นกัน

5) แปลงรูปภาพเป็น 3D

การสร้างแบบจำลอง 3 มิติโดยใช้ภาพ 2 มิติครั้งหนึ่งเคยเป็นความสำเร็จที่สามารถทำได้ผ่านความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับการออกแบบและประสบการณ์จริงด้วยเครื่องมืออย่าง Photoshop อย่างไรก็ตาม เนื่องจากความก้าวหน้าที่เราทำในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ตอนนี้สามารถทำได้โดยใช้โค้ดสองสามบรรทัด

นี่เป็นโครงการโอเพ่นซอร์สที่น่าสนใจอีกโครงการหนึ่งที่ คุณสามารถลองใช้เพื่อทำความเข้าใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการมองเห็นคอมพิวเตอร์ ใช้ภาพ RGB-D ภาพเดียวเป็นอินพุตและแปลงส่วนประกอบแต่ละส่วนเพื่อสร้างภาพ 3 มิติ คุณยังสามารถลองอ่านเกี่ยวกับเฟรมเวิร์กที่เรียกว่า PyTorch ซึ่งมีการใช้กันอย่างแพร่หลายในตัวอย่างนี้

เรียนรู้: วิธีสร้าง Chatbot ใน Python ทีละขั้นตอน

6) PULSE – การสร้างภาพความละเอียดสูง

PULSE ซึ่งย่อมาจาก Photo Upsampling ผ่าน Latent Space Exploration มีเป้าหมายเพื่อสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงจากอินพุตภาพที่มีความละเอียดต่ำ นอกจากนี้ยังสามารถใช้เป็นเครื่องลบพิกเซลใบหน้า

PULSE จึงเป็นโครงการคลาสสิกในการทำความเข้าใจวิสัยทัศน์ของคอมพิวเตอร์ สามารถสร้างภาพที่มีความละเอียดสูงมากในแบบที่ควบคุมตนเองได้อย่างสมบูรณ์ ก่อนที่คุณจะลองใช้แนวคิดโครงการนี้ ให้สำรวจว่า แนวคิดพื้นฐานของ PULSE ทำงานอย่างไร ซึ่งจะช่วยให้คุณเข้าใจโค้ดได้ดีขึ้น

7) แปลงรูปภาพเป็นการ์ตูน

นี่เป็นโครงการสนุก ๆ ที่คุณสามารถทดลองใช้และแชร์กับเพื่อน ๆ ของคุณได้ มีจุดมุ่งหมายเพื่อแปลงรูปภาพเป็นเวอร์ชันการ์ตูน แนวคิดของ GAN (Generative Adversarial Networks) เป็นส่วนพื้นฐานของโครงการนี้

GAN เป็นคลาสของเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ออกแบบโดย Ian Goodfellow ในปี 2014 โดยพยายามสร้างข้อมูลใหม่ตามชุดการฝึกอบรม คุณสามารถเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ GAN ได้ใน เอกสารวิจัยฉบับ นี้

แม้ว่าโปรเจ็กต์นี้เป็นโปรเจ็กต์สนุกๆ ที่ไม่ต้องใช้เวลามากในการนำไปใช้ แต่ก็สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และ GAN แก่คุณได้อย่างแน่นอน ปัจจุบันเป็นโอเพ่นซอร์สและคุ้มค่าที่จะลอง

โครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์สอื่น ๆ

8) วอลเลย์บอลสไลม์

นี่อาจเป็นหนึ่งในโครงการโอเพ่นซอร์สที่ดีที่สุดสำหรับผู้เริ่มต้นทุกคนในการเรียนรู้ Slime เป็นเกมง่ายๆ ที่มีผู้เล่นสองคนที่เผชิญหน้ากัน เป้าหมายคือพยายามทำให้ลูกบอลตกพื้นในครึ่งหลังของคู่ต่อสู้ เป็นตัวอย่างที่ดีของการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

คุณสามารถติดตั้งเกมนี้ได้โดยตรงจาก pip:

pip ติดตั้ง slimevolleygym

9) OpenAI ตู้เพลง

OpenAI เป็นหนึ่งในห้องปฏิบัติการวิจัยและปรับใช้ AI ชั้นนำของโลก และได้พยายามอย่างต่อเนื่องที่จะผลักดันขีดจำกัดของ Deep Tech และการเรียนรู้ของเครื่อง ตู้เพลงตามชื่อคือความพยายามที่จะใช้การวิเคราะห์เชิงทำนายกับดนตรี ในสาระสำคัญ โปรเจ็กต์นี้เป็นโมเดลโครงข่ายประสาทเทียมที่มีความสามารถในการสร้างตัวอย่างเพลงดิบ

คุณสามารถระบุแนวเพลง ศิลปิน และเนื้อเพลงเป็นอินพุตตัวอย่าง และโมเดลประสาทสามารถสร้างตัวอย่างเพลงตั้งแต่เริ่มต้นตามอินพุตนี้ นี่เป็นโครงการที่น่าสนใจมากที่คุณควรลองและสำรวจดู คุณสามารถตรวจสอบได้เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์สบน เว็บไซต์ทางการของ OpenAI

เรียนรู้เพิ่มเติม: 10 โครงการและหัวข้อ Python GUI ที่น่าตื่นเต้นสำหรับผู้เริ่มต้น

ความคิดสุดท้าย

Data Science เป็นสาขากว้างใหญ่ที่มีนัยยะสำคัญต่อวิธีที่เราดำเนินชีวิตในปัจจุบันและความสัมพันธ์ของเรากับเทคโนโลยีจะพัฒนาไปอย่างไรในอนาคต แม้ว่าการใช้งานที่มีศักยภาพในโลกของเราจะน่าสนใจอย่างแท้จริง แต่ก็อาจเป็นเรื่องที่น่าวิตกเมื่อคุณพยายามเรียนรู้เกี่ยวกับเรื่องนี้เป็นครั้งแรก

วิธีที่ดีที่สุดวิธีหนึ่งในการทำความรู้จักโดเมนนี้คือการทดลอง แนวคิดเกี่ยวกับโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบโอเพ น ซอร์ส การศึกษาสิ่งเหล่านี้สามารถช่วยให้คุณเข้าใจถึงพื้นฐานที่ชัดเจนและได้เปรียบในการก้าวไปสู่ปัญหาที่ซับซ้อน

หากคุณเป็นมือใหม่ คุณสามารถเริ่มต้นโดยลองใช้โปรเจ็กต์การประมวลผลภาพง่ายๆ เช่น PULSE หรือแปลงรูปภาพเป็นการ์ตูน หากคุณสนใจแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถลองใช้ NeoML หรือการจดจำใบหน้าได้ แนวคิดโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์ ซ ทั้งหมด ในบทความนี้สามารถช่วยคุณก้าวไปสู่อาชีพที่ยอดเยี่ยมในอุตสาหกรรมที่เฟื่องฟูนี้ได้

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว