En İyi 9 Açık Kaynak Veri Bilimi Projesi Fikirleri ve Konusu [Yeni Başlayanlar İçin]

genel bakış

Son on yılın en başarılı şirketleri, verilerin en değerli varlıkları olduğu konusunda hemfikir. Geleceğin, her gün üretilen veri kalıplarından bilgi işleme ve çıkarma yeteneğine sahip olacak kuruluşlara ait olduğu bilinen bir gerçektir.

Her gün yaklaşık 2,5 kentilyon bayt veri üretildiği tahmin edilmektedir. Bu yapılandırılmamış verilerden anlamlı bilgiler çıkarmak için istatistikleri, algoritmaları ve analitiği kullanma bilimine veri bilimi denir. Bu bilgi, kuruluşlara sistemlerini ve satışlarını iyileştirmeleri için çok ihtiyaç duyulan bir fikir verebilir.

BT dünyasında bir yol açmaya çalışan bir geliştiriciyseniz, bazı açık kaynaklı veri bilimi projelerini keşfetmek harika bir fikirdir. Bu makalede, birkaç açık kaynaklı veri bilimi proje fikrini keşfedeceğiz . Umarım, bugün ilk veri bilimi projenize başlamanız için size biraz cesaret verecektir.

Açık Kaynak Makine Öğrenimi Projeleri

Makine öğrenimi şu anda BT dünyasında kasabanın konuşmasıdır. Zamanla otomatik olarak gelişen programlar ve algoritmalar oluşturmamızı sağlar. Makine öğreniminin hemen hemen her sektörde büyük uygulama potansiyeline sahip olduğunu söylemeye gerek yok.

Ayrıca, yapay zekanın bu alt kümesinin kalıcı olduğunu ve muhtemelen gelecekte hayatımızı değiştireceğini söylemek güvenlidir. Makine öğreniminde bir kariyere başlamayı umuyorsanız, bu alandaki birkaç açık kaynaklı projeyi keşfetmek, karmaşıklıklarını anlamanız için size çok ihtiyaç duyulan bir başlangıç ​​sağlayabilir. Şimdi bazı ilginç açık kaynaklı veri bilimi projelerini inceleyelim.

1) Makine Öğrenimi Belgelerini Basitleştirme – Bir Açık Kaynak Projesi

Çoğu insan, kariyerlerine başladıklarında makine öğreniminin teknikleriyle başa çıkmayı son derece zor buluyor. Makine öğrenimi ile ilgili araştırma makalelerini incelemek, yeni başlayanlar için anlaşılması son derece zor olan terimler ve açıklamalar içerdiğinden özellikle göz korkutucudur. Github'da açık kaynaklı olan ilginç bir proje tam da bunu çözmeyi amaçlıyor.

Proje temel olarak makine öğrenimi ile ilgili makalelerin bir koleksiyonudur. Temel kavramı anlamayı kolaylaştıran teknik terminolojilerin çizimlerini, açıklamalarını ve açıklamalarını içerir. Yeni başlayan biriyseniz, bu kesinlikle kontrol etmeniz gereken bir projedir. Önünüzdeki yolculuğunuzda size yardımcı olabilecek birkaç önemli makine öğrenimi ek açıklamasına netlik kazandıracaktır.

Proje zaten ilginç ve bilgilendirici makalelerden oluşan bir koleksiyona sahip ve düzenli olarak güncelleniyor. Projenin en ilginç bölümlerinden biri olan bu nesne algılama örneğine göz atın .

2) NeoML'yi Keşfetmek

Veri bilimine giriş düzeyinde bilgi sahibi biriyseniz, bu kesinlikle keşfetmeniz gereken heyecan verici bir projedir. Çoğu zaman, harika bir makine öğrenimi projesi fikri, yüksek geliştirme maliyeti nedeniyle yürütülemez. NeoML bu sorunu çözmeye çalışır.

NeoML, makine öğrenimi modelleri oluşturmanıza, eğitmenize ve dağıtmanıza yardımcı olabilecek bir makine öğrenimi çerçevesidir . Kısacası, NeoML ile artık büyük yatırımlar için endişelenmenize gerek yok ve hemen bugün kendi makine öğrenimi hattınızı oluşturmaya başlayabilirsiniz. Doğal dil işleme, görüntü ön işleme, yapılandırılmamış verilerden veri çıkarma ve bilgisayarla görme gibi birçok açık kaynaklı proje fikri NeoML kullanılarak dağıtılabilir.

Bu ilginç fikirlerden bazılarını denemek için NeoML'yi kullanmak, size makine öğrenimi ve bunun nasıl başarılı bir şekilde uygulanabileceği hakkında çok şey öğretecektir.

Okuyun: En İyi 4 Veri Analitiği Proje Fikirleri: Başlangıç ​​Düzeyinde Uzman Düzeyinde

3) Yüz Tanıma

Yüz tanıma, günümüzde hemen hemen her akıllı telefonda bulunan tamamen keşfedilmiş bir makine öğrenimi uygulamasıdır. Genellikle bir kullanıcının cihazının kilidini açmak için bir şifreleme standardı olarak kullanılır. Makine öğrenimini keşfediyorsanız size fayda sağlayabilecek bu açık kaynaklı projeden öğrenecek çok şey var. Bu projeyi, basit Python programlarını kullanarak veya komut satırı aracılığıyla yüzleri manipüle etmek ve tanımak için kullanabilirsiniz.

Ayrıca bu proje fikrinde çeşitlemeler yapmayı deneyebilir ve diğer bazı ilginç problem ifadelerini çözmek için amacını değiştirebilirsiniz. Bir örnek, burada yapıldığı gibi bir yüz maskesini tespit etmek olabilir .

Açık Kaynak Bilgisayarla Görme Projeleri

Bilgisayarla görme, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan değerli bilgileri akıllıca nasıl çıkarabileceğini anlamakla ilgilenen alandır. Bu, en hızlı büyüyen araştırma alanlarından biridir ve son birkaç yılda muazzam uygulamalar bulmuştur.

Dünyanın dört bir yanındaki kuruluşlar, sürekli olarak bu sektörde yetenek kazanımı arıyor. Bu nedenle, bilgisayar vizyonundaki bazı açık kaynaklı proje fikirlerini keşfetmek, bunun nasıl uygulanabileceğini daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır. Deneyebileceğiniz ilginç projelerden bazılarına göz atalım.

4) Hedef Resmin Yeniden Oluşturulması

Bu, bir çizim sürecini taklit etmek için kullanabileceğiniz en ilginç açık kaynaklı projelerden biridir . Bu program, çok detaylı bir şekilde kopyalanabilecek bir hedef görüntüye ihtiyaç duyar. Görüntünün belirli yerlerinde daha fazla fırça darbesine ihtiyacınız varsa, örnekleme maskeleri de belirtebilirsiniz. Bu, hedef resmi kopyalarken her ayrıntıyı kontrol etmenizi sağlar.

Bu proje üzerinde çalışmak için aşağıdaki python 3 kitaplıklarına ihtiyacınız olacak:

a) opencv 3.4.1

b) sayı 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Jüpyter Not Defteri

Bilgisayarla görü hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, bu, keşfetmeye başlayabileceğiniz en iyi açık kaynaklı projelerden biridir. Size temeller hakkında harika bir fikir verecek ve sizi karmaşık projeler üstlenmeye hazırlayacaktır.

5) Görüntüleri 3D'ye Dönüştürün

2B görüntüleri kullanarak 3B modeller oluşturmak, bir zamanlar yalnızca derin bir tasarım anlayışı ve Photoshop gibi araçlarla uygulamalı deneyim yoluyla elde edilebilecek bir başarıydı. Ancak, bilgisayarla görme alanında kaydettiğimiz ilerleme sayesinde, bu artık birkaç satır kod kullanılarak yapılabilir.

Bu, bilgisayarla görü hakkında daha fazla bilgi edinmek için deneyebileceğiniz başka bir ilginç açık kaynaklı projedir . Giriş olarak tek bir RGB-D görüntüsü alır ve bileşenlerinin her birini 3D fotoğraf oluşturmak için dönüştürür. Ayrıca bu örnekte yaygın olarak kullanılan PyTorch adlı bir çerçeve hakkında da bilgi edinebilirsiniz.

Öğrenin: Adım Adım Python'da Chatbot Nasıl Yapılır

6) PULSE – Yüksek Çözünürlüklü Görüntüler Oluşturma

Latent Space Exploration aracılığıyla Photo Upsampling anlamına gelen PULSE, düşük çözünürlüklü görüntü girişlerinden yüksek çözünürlüklü görüntüler üretmeyi amaçlar. Yüz de-pixelizer olarak da kullanılabilir.

PULSE, bu nedenle bilgisayarla görüsünü anlamada klasik bir projedir. Tamamen kendi kendini denetleyen bir şekilde son derece yüksek çözünürlüklü görüntüler üretme yeteneğine sahiptir. Bu proje fikrini denemeden önce, PULSE'nin temel konseptinin nasıl çalıştığını keşfedin . Bu, kodunu daha iyi anlamanıza yardımcı olacaktır.

7) Bir Resmi Karikatüre Dönüştür

Bu, deneyebileceğiniz ve arkadaşlarınızla paylaşabileceğiniz eğlenceli bir projedir. Bir görüntüyü çizgi film modeli versiyonuna dönüştürmeyi amaçlar. GAN (Generative Adversarial Networks) kavramı bu projenin temel bir parçasıdır.

GAN, orijinal olarak 2014 yılında Ian Goodfellow tarafından tasarlanan bir makine öğrenimi çerçeveleri sınıfıdır. Bir eğitim setine dayalı olarak verileri yeniden oluşturmaya çalışır. Bu araştırma makalesinde GAN hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz .

Bu proje, uygulanması çok fazla zaman gerektirmeyen eğlenceli bir proje olsa da, size kesinlikle makine öğrenimi, bilgisayar görüşü ve GAN hakkında bazı önemli bilgiler sunabilir. Şu anda açık kaynaklı ve kesinlikle denemeye değer.

Diğer Açık Kaynak Veri Bilimi Projeleri

8) Balçık Voleybolu

Bu muhtemelen her yeni başlayanın öğrenebileceği en iyi açık kaynaklı projelerden biridir. Slime , kafa kafaya giden iki oyuncuyu içeren basit bir oyundur. Amaç, rakibinizin yarı sahasında topu yere vurmaya çalışmaktır. Takviyeli öğrenmenin harika bir örneğidir.

Bu oyunu doğrudan pip'ten yükleyebilirsiniz:

pip kurulumu slimevolleygym

9) OpenAI Müzik Kutusu

OpenAI, dünyanın önde gelen AI araştırma ve dağıtım laboratuvarlarından biridir ve sürekli olarak derin teknoloji ve makine öğreniminin sınırlarını zorlamaya çalışmıştır. Jukebox, adından da anlaşılacağı gibi, müziğe tahmine dayalı analiz uygulama girişimleridir. Bu proje özünde ham müzik örnekleri üretme yeteneğine sahip bir sinir ağı modelidir.

Müzik türünü, sanatçıyı ve şarkı sözlerini örnek girdi olarak sağlayabilirsiniz ve nöral model bu girdiye dayalı olarak sıfırdan bir müzik örneği oluşturabilir. Bu kesinlikle denemeniz ve keşfetmeniz gereken çok ilginç bir proje. OpenAI'nin resmi sitesinde açık kaynaklı olduğu için kontrol edebilirsiniz .

Daha Fazla Bilgi Edinin: Yeni Başlayanlar İçin 10 Heyecan Verici Python GUI Projeleri ve Konuları

Son düşünceler

Veri Bilimi, bugün hayatımızı nasıl yaşadığımız ve gelecekte teknoloji ile ilişkimizin nasıl gelişeceği konusunda büyük etkileri olan geniş bir alandır. Dünyamızdaki potansiyel uygulaması gerçekten büyüleyici olsa da, onu ilk öğrenmeye çalıştığınızda göz korkutucu olabilir.

Bu alana giriş yapmanın en iyi yollarından biri, bazı açık kaynaklı veri bilimi proje fikirlerini denemektir . Bunları incelemek, temelleri hakkında biraz netlik kazanmanıza ve karmaşık sorunlara doğru ilerlemek için bir avantaj sağlamanıza yardımcı olabilir.

Yeni başlayan biriyseniz, PULSE gibi basit görüntü işleme projelerini deneyerek veya bir görüntüyü çizgi filme dönüştürerek başlayabilirsiniz. Makine öğrenimi ile ilgileniyorsanız, NeoML veya yüz tanımayı keşfetmeyi deneyebilirsiniz. Bu makaledeki tüm açık kaynaklı veri bilimi proje fikirleri , bu gelişen sektörde harika bir kariyere doğru ilerlemenize yardımcı olabilir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden veri bilimi derslerini öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.