En İyi 17 Açık Kaynak Makine Öğrenimi Projesi [Yeni Başlayanlar ve Deneyimliler İçin]

Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi, Dördüncü Sanayi Devrimi'ni getiriyor. Tüm sektörlerdeki tüm şekil ve büyüklükteki işletmeler, hedef müşterilerinin taleplerini karşılayan yenilikçi çözümler tasarlamak için bu yıkıcı teknolojileri benimsiyor.

Sonuç olarak, AI ve ML'nin nüansları konusunda bilgili yetenekli profesyoneller için büyük bir talep var. Aslında şirketler, doğru becerilere sahip adayları hak etmek için en yüksek doları ödemeye hazır.

AI ve ML becerilerine yönelik artan talebin ışığında, kemerinizin altında birkaç gerçek dünya projeniz varsa, bu yardımcı olur. Projeler üzerinde çalıştığınızda, potansiyel işverenlere, bu teknolojilere hakim olma dürtüsüne ve bilgisine sahip olduğunuzu gösterir.

İlham veren açık kaynaklı Makine Öğrenimi projeleri arıyorsanız, doğru yere geldiniz!

Açık kaynaklı Makine Öğrenimi Projeleri

GitHub açık kaynaklı Makine Öğrenimi projeleri

1. DeOldify

DeOldify, eski görüntüleri renklendirmek ve geri yüklemek için tasarlanmış bir derin öğrenme modelidir. Eski fotoğrafları ve film çekimlerini, içlerine hayat aşılamak için harika bir iş çıkaran DeOldify ile renklendirebilirsiniz! Gri tonlamalı görüntülere daha ayrıntılı ve gerçekçi rötuşlar sağlamak için yükseltildi. Ayrıca, sonuçlar minimum hatayla önemli ölçüde daha az mavi sapma gösteriyor.

2. Yüz tanıma

Bu uygulama, "Python ve komut satırı için dünyanın en basit yüz tanıma API'sı" olmakla övünür. Python'dan veya komut satırından dlib'in en gelişmiş yüz tanıma yazılımını kullanarak yüzleri tanıyabilir ve değiştirebilir. Bu derin öğrenme modeli, LFW karşılaştırması başına %99,38 doğruluk oranına sahip olduğunu iddia ediyor . Komut satırından bir görüntü klasöründe yüz tanıma gerçekleştirmek için “face_recognition” komut satırı aracını kullanabilirsiniz!

3. Ses klonlama

Bu ML projesi, Konuşmacı Doğrulamasından Çok Konuşmacılı Metin-Konuşma Sentezine (SV2TTS) Aktarma Öğreniminin bir uygulamasıdır. SV2TTS, herhangi bir ses klibinden bir sesin sayısal bir temsilini oluşturabilen ve yeni sesleri genelleştirmek için bir metin-konuşma modelini eğitebilen bir derin öğrenme aracıdır. Bu uygulama, herhangi bir sesi 5 saniyede klonlayabilir ve tümü gerçek zamanlı olarak keyfi konuşmalar üretebilir!

4. NeuralTalk2

NeuralTalk2 esasen Lua ile yazılmış bir görüntü yakalama kodudur. GPU üzerinde çalışır ve Torch gerektirir. NeuralTalk2, Multimodal Recurrent Neural Network'ten yararlanarak resimlere/videolara cümlelerle altyazı ekleyebilir. Bu, sosyal medya içerik oluşturucuları için ideal bir araçtır – resimleriniz/videolarınız için altyazılar oluşturabilirsiniz ve bu modeli ayrıca komik resim/video içeriği (komik altyazılı olanlar) oluşturmak için de kullanabilirsiniz.

Okuyun: Makine Öğreniminde Kariyer

5. U-GAT-IT

U-GAT-IT (Görüntüden Görüntüye Çeviri için Uyarlanabilir Katman-Örnek Normalleştirme ile Denetimsiz Üretken Dikkatli Ağlar), bir kişinin görüntüsünü anime avatarına çevirmek için basit bir odaklı bir ML projesidir. Bu model, yeni bir denetimsiz görüntüden görüntüye çeviri tekniğinden yararlanarak bütünsel değişiklikler gerektiren görüntüleri ve büyük şekil varyasyonları gerektiren görüntüleri dönüştürebilir. Söylemeye gerek yok, bu anime sevenler için mükemmel bir proje!

6. Srez

Srez, süper görüntü çözünürlüğü için derin öğrenmeyi kullanır - 64×64 fotoğraflar oluşturmak için 16×16 görüntüleri çözünürlüklerinin dört katına yükseltebilir. Sonuçlar, eğitim veri kümesine kıyasla yeterince övgüye değer görünen keskin ve seçkin özellikleri gösteriyor. Temel mimari, çok terimli gauss dağılımı yerine jeneratör ağına 16×16 görüntü girişlerini kabul eden bir DCGAN içerir.

7. AVA

AVA, yapay zeka destekli ve otomatikleştirilmiş görsel analitik sunmayı amaçlayan bir çerçevedir. AVA'daki ilk "A"nın birden fazla çağrışımı vardır - bu, "Artırılmış analitiği destekleyen, Otomatikleştirilmiş, AI odaklı bir çözüm" olmaya çalışan bir Alibaba çerçevesidir. AVA, CKB (görselleştirme/grafikler için deneysel bilgi depolama alanı), DataWizard (veri işleme kitaplığı) ve ChartAdvisor (veri kümesi ve analiz gereksinimlerine göre çizelgeler öneren temel bileşen) olmak üzere üç paket içerir.

8. Megatron

NVIDIA'nın Uygulamalı Derin Öğrenme Araştırma ekibi tarafından geliştirilen Megatron, ölçeklendikçe performanslarını artırmak için hacimli dil modellerini eğitebilen güçlü bir dönüştürücüdür. BERT ve GPT2'nin model paralel, çok düğümlü eğitimini karma hassasiyetle destekleyen devam eden bir projedir.

Google açık kaynaklı Makine Öğrenimi projeleri

9. Kaliban

Caliban, yalıtılmış ve yeniden üretilebilir Docker ortamlarında ML araştırma iş akışları ve not defterleri geliştirmek için tasarlanmış bir araçtır. En iyi yanı – Caliban'ı kullanmak için Docker'ın inceliklerini öğrenmenize bile gerek yok! Caliban ile makinenizde makine öğrenimi modelleri oluşturup çalıştırabilir ve ayrıca yerel kodu buluta gönderebilirsiniz. Bu araç, Pytorch, Tensorflow ve JAX üzerindeki makine öğrenimi iş akışları için mükemmeldir.

10. Budou

Budou, CJK (Çince, Japonca ve Korece) dilleri için tasarlanmış otomatik bir satır kesme aracıdır. CJK metnini otomatik olarak organize HTML koduna çevirerek güzel bir tipografi ortaya çıkarır. Budou, başlıkları ve cümleleri, tarayıcının ekran genişliği başına birden çok anlamlı parça satırına böler.

11. Nedensel Etki

Bu Google projesi, bir müdahalenin bir zaman serisi modeli üzerindeki nedensel etkisini tahmin eden bir istatistik kitaplığıdır. CausalImpact R paketi, müdahale metriğinin ilk etapta meydana gelmemişse müdahaleden sonra nasıl geliştiğini belirlemek için yapısal bir Bayesian zaman serisi kullanır. Örneğin, "belirli bir pazarlama kampanyası kaç yeni tıklama oluşturdu?" gibi bir soruyu yanıtlamak oldukça zordur. rastgele bir deney kullanmadan. CausalImpact, bu tür soruların yanıtlarını bulmanıza yardımcı olabilir.

12. Derin Zihin Laboratuvarı

DeepMind Lab, Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi sistemlerinin Ar-Ge'si için tamamen özelleştirilebilir, birinci şahıs bir 3D oyun platformudur. Derin pekiştirmeli öğrenmede çok önemli olan bir dizi zorlu bulmaca ve gezinme görevlerinden oluşur. DeepMind Lab, yenilikçi görev tasarımları ve anında yinelenebilen benzersiz AI tasarımları oluşturmanıza olanak tanıyan düzgün ve esnek bir API'ye sahiptir. Google'ın DeepMind'ı, AI/ML öğrenme aracılarını araştırmak ve eğitmek için DeepMind Lab'ı kapsamlı bir şekilde kullanır.

13. Derin Varyant

DeepVariant , yeni nesil DNA dizileme verilerinden genetik varyantları bulmak için bir sinir ağından yararlanan bir analiz hattıdır. TensorFlow ile sorunsuz bir şekilde entegre olan yaygın genomik dosya formatlarında veri okumak ve yazmak için Nucleus kitaplığını (Python ve C++ kodunu içerir) kullanır.

14. Dopamin

Takviyeli öğrenme algoritmalarının hızlı prototiplenmesi için oluşturulmuş TensorFlow tabanlı bir araştırma çerçevesidir. Dopamin, kullanıcıların radikal fikirleri ve spekülatif araştırmaları denemelerini sağlayan küçük ve sezgisel bir kod tabanı olarak tasarlandı. Dört temel tasarım ilkesine sahiptir:

• Kolay deney
• Esnek geliştirme
• Kompakt ve güvenilir uygulama
• Tekrarlanabilir sonuçlar

15. Saka Kuşu

Saka kuşu, ince taneli tanıma zorluklarını çözmek için oluşturulmuş bir veri kümesidir. İlgili Flickr arama URL'leri ve Google görsel aramaları ile birlikte kuş, kelebek, köpek, uçak ve diğer kategoriler gibi farklı kategorilerden oluşan bir koleksiyon içerir. Köpek kategorisi çok sayıda aktif öğrenme notu içerir. Google, ince taneli tanıma sorunları için Bilgisayarla Görme ve Makine Öğrenimi tekniklerini keşfetmek için Saka Kuşu'nu kullanır.

16. Kubeflow

Kubeflow, Kubernetes için özel olarak tasarlanmış bir ML araç takımıdır. Kubernetes'te makine öğrenimi (ML) iş akışlarının dağıtımını taşınabilir ve ölçeklenebilir hale getirir. Ana amaç, makine öğrenimi için sınıfının en iyisi işletim sistemini birden çok ve çeşitli altyapılara dağıtmanın basit bir yolunu sunmaktır. Kubeflow'u Kubernetes çalıştıran herhangi bir sistem veya ortamda çalıştırabilirsiniz.

17. Macenta

Bu, Makine Öğreniminin müzik ve sanat yaratmada nasıl olduğunu keşfetmek için geliştirilmiş bir araştırma projesidir. Bu projenin ana odak noktası, şarkılar, resimler, çizimler ve diğer yaratıcı içerikler üretmek için derin öğrenme ve pekiştirmeli öğrenme algoritmaları oluşturmaktır. Sanatçıların ve müzisyenlerin yeteneklerini ve potansiyelini artıran akıllı araçlar yaratma girişimidir.

Çözüm

Özetlemek gerekirse, son tavsiyemiz bu projeleri gözden geçirmek ve daha derin nüansları anlamak için onları parçalara ayırmak olacaktır. Bu, makine öğrenimi bilginizi zenginleştirmeye yardımcı olacak ve size makine öğrenimi teknolojilerinin her projede nasıl farklı çalıştığını öğretecektir.

Bu 17 açık kaynaklı Makine Öğrenimi projesini derinlemesine inceleyerek kendi Makine Öğrenimi projenizi geliştirmek için ilham alacağınızı umuyoruz!

Makine öğrenimi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev, IIIT- sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka PG Diplomasına göz atın. B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.