22 İlginç Python Açık Kaynak Projesi Fikirleri ve Yeni Başlayanlar İçin Konular [2022]

Python, gezegendeki en popüler programlama dilleri arasındadır ve bu şöhretin arkasında birçok neden vardır. Bu nedenlerden biri, bu dil için çok sayıda açık kaynaklı proje ve kitaplık bulunmasıdır. Makine öğreniminden animasyona kadar neredeyse her şey için bir Python projesi var. Yetkin bir Python geliştiricisi olmak istiyorsanız, bu projelerden bazılarına (hepsi değilse de) aşina olmalısınız.

Bu nedenle bu yazıda Github kaynak kodlu farklı Python projelerini tartışacağız. Python'un çeşitli sektörlerde uygulamaları olduğundan, görevlerinizi tamamlamanıza yardımcı olacak birçok proje bulabilirsiniz. İlgi alanlarınıza ve deneyiminize göre projeleri seçmelisiniz. Python'da yeni başlayan biriyseniz ve uzmanlık kazanmak istiyorsanız veri bilimi sertifikalarımıza göz atın. Bu makaleyi ileride başvurmak üzere yer imlerine ekleyebilirsiniz. Başlayalım.

İşte Python Açık Kaynak Proje Fikirlerinden birkaçı –

Python Açık Kaynak Proje Fikirleri

1. OpenCV

Bilgisayarla görme, yapay zekanın en çok talep gören uygulamaları arasındadır. Bilgisayarla görme, nesne tanımlama, yüz tanıma vb. gibi belirli uygulamalar için görüntüleri ve videoları analiz edebilen AI modellerine odaklanır.

Bilgisayarla görü projelerinde çalışmak istiyorsanız OpenCV'ye aşina olmalısınız. OpenCV, bilgisayarla görme problemlerini çözmek için bir Python kütüphanesidir. Gary Brodsky, 1999 yılında OpenCV'yi başlattı ve o zamandan beri Github kaynak koduyla en popüler Python projelerinden biri haline geldi.

OpenCV, görüntü analizi yapmanızı sağlar ve birçok karmaşık bilgisayarlı görü algoritmasının temelini oluşturur. OpenCV'yi kullanmak için, Python kodu aracılığıyla sayısal işlemler gerçekleştirmek için popüler bir kitaplık olan Numpy'ye aşina olmalısınız. Bilgisayarla görü projelerinde çalışmak için OpenCV'yi diğer kütüphanelerle entegre etmeniz gerekir, bu yüzden onu listemizin başında tuttuk. OpenCV hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

2. Keralar

Keras, muhtemelen Python'da derin öğrenme için en popüler araçtır. Yapay zeka uzmanları arasında yaygın olarak popüler hale gelmesi nedeniyle Python geliştiricileri için derin öğrenmeyi basitleştiren bir kitaplıktır. Keras, gerçekleştirmeniz gereken toplam eylemleri en aza indiren tutarlı ve anlaşılır API'ler sunar.

Birçok gerekli kullanım durumunu otomatikleştirir, bu nedenle yalnızca sinir ağınızın gelişmiş bölümlerine odaklanmanız yeterlidir. Keras, herhangi bir hata yaptığınızda sizi uyaran doğru ve hızlı hata mesajlarıyla da ünlüdür.

Derin öğrenme uzmanı olmak istiyorsanız Keras ve uygulamalarına aşina olmalısınız. Keras, Kaggle'da kazanan ilk 5 takım arasında yer aldı ve 1. sırada yer aldı. En çok kullanılan derin öğrenme çerçeveleri arasında 1 numara.

Keras, TensorFlow kullandığından, her yerden erişilebilir ve çok çeşitli ek faydalar sağlar. NASA, LHC, CERN ve diğer birçok üst düzey kuruluş, araştırma için Keras'ı kullanıyor. Bu yüzden kesinlikle incelemeye değer. Keras hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

2. şişe

Flask mini bir çerçevedir çünkü belirli bir kütüphanesi veya aracı yoktur. Ek olarak, geliştiricinin gereksinimlerine göre seçebilmesi için herhangi bir doğrulama veya veritabanı soyutlama katmanına sahip değildir. Flask, Jinja ve Wekrzeug çevresinde bir sarmalayıcı olarak başladı ancak Github kaynak koduyla en popüler Python projelerinden biri haline geldi.

Flask, ünlü olmasının yanı sıra en aktif geliştirici topluluklarından birine sahiptir. Bu nedenle, herhangi bir sorunla karşılaşırsanız, topluluğa sorabilir ve hızlı bir şekilde yardımcı yanıtlar alabilirsiniz. Flask topluluğu, işlevselliğini önemli ölçüde artıran çok sayıda uzantı ekledi. Bu nedenlerden dolayı Flask, herhangi bir Python web geliştiricisi için temel bir çerçevedir. Flask hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz.

3. SpaCy

Python'un yapay zeka alanında birçok uygulaması vardır ve bu nedenle yapay zekaya özgü ihtiyaçlar için birçok kitaplık ve çerçeveye sahiptir. Bir AI uzmanı olmayı planlıyorsanız, bu proje şüphesiz sizin için en iyisidir. spaCy, Python'da üst düzey NLP (Doğal Dil İşleme) için açık kaynaklı bir kitaplıktır. NLP, metin analizi, duygu analizi ve diğerleri gibi birçok gelişmiş AI uygulamasının arkasındaki temel teknolojidir.

spaCy'nin birincil kullanımı, büyük miktarda metni işleyebilen üretim düzeyinde uygulamalar oluşturmaktır. Doğal dil anlama çözümleri, bilgi çıkarma sistemleri veya gelişmiş bir derin öğrenme modelinin ön işlemesini oluşturmak için spaCy'yi kullanabilirsiniz. Yüksek popülaritesinin arkasındaki birçok nedenden biri, uzun özellik listesidir.

Belirteçlere sözcük türleri atayabilir (konuşma veya ses şekillerini bölümlere ayırma gibi), metni basitleştirebilir (kelimeleri temel biçimlerine dönüştürebilir), tek tek cümleleri bulabilir ve etiketleyebilir ve diğer birçok görevi kolaylıkla gerçekleştirebilirsiniz. spaCy, sahip olunması gereken bir Python projesi Github. Yetkin bir yapay zeka uzmanı olmak istiyorsanız veya NLP projelerinde çalışmak istiyorsanız buna aşina olmalısınız. spaCy hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

4. Nilearn

Bu, herhangi bir derin öğrenme uzmanı için harika bir projedir. Nilearn, NeuroImaging verileri üzerinde istatistiksel öğrenme gerçekleştirmeye odaklanan bir Python modülüdür. Nilearn'ü kullanmak için, bilimsel uygulamalar için önde gelen bir Python aracı olan scikit-learn'e aşina olmalısınız. nilearn kullanarak NeuroImaging verileri üzerinde çok sayıda görev gerçekleştirebilirsiniz. Örneğin, kod çözme, sınıflandırma, bağlantı analizi, tahmine dayalı modelleme ve diğer çeşitli işleri gerçekleştirebilirsiniz.

NöroGörüntüleme önde gelen bir tıp alanıdır ve Nilearn'ün yetenekleri bu sektörde mevcut olan birçok sorunu çözmektedir. Nilearn'i kullanarak Neuroimages analizini nispeten kolay ve etkili hale getirebilirsiniz. AI, sağlık sektöründe birçok uygulama bulur ve bu sektörde çalışmak için AI becerilerinizi kullanmakla ilgileniyorsanız, Nilearn'e aşina olmalısınız. Nilearn hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

5. PyTorch

PyTorch, herhangi bir makine öğrenimi uzmanının sahip olması gereken bir yazılımdır. Makine öğrenimi endüstrisine girmek istiyorsanız, ML uygulamaları için en popüler çerçevelerden biri olan PyTorch'a bakmalısınız. Üretim dağıtımından araştırma prototiplemeye kadar çok sayıda makine öğrenimi uygulamasını kolaylaştırır.

PyTorch açık kaynaklıdır, yani kullanımı ücretsizdir. Ayrıca, makine öğrenimi projelerinde hızlı bir şekilde çalışabileceğiniz ve birçok güçlükten kaçınabileceğiniz birden çok özelliğe sahiptir. PyTorch'un ekosistemi, pekiştirmeli öğrenme ve bilgisayarla görme de dahil olmak üzere çeşitli makine öğrenimi bölümlerinin birçok kitaplığı ve aracıyla doludur.

Benzer şekilde, yerel ONNX (açık sinir ağı değişimi) desteğine sahiptir. PyTorch'un herhangi bir Python uzmanı için bir gereklilik olduğu için uzun bir özellik listesi var. Yaygın popülaritesi, yardımcı ve yenilikçi geliştiriciler ve araştırmacılardan oluşan harika bir topluluk oluşturmasına yardımcı oldu. PyTorch hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

6. Scikit-öğren

Scikit-learn, makine öğrenimi uzmanları için en popüler Python kitaplıkları arasındadır. Tahmine dayalı veri analizi için size birden fazla araç sağlar. Ticari olarak kullanılabilir ve açık kaynaklıdır. SciPy, matplotlib ve NumPy'ye dayanan scikit-learn, makine öğrenimi projelerinde çalışmak isteyen herkes için olmazsa olmazlardandır. Scikit-learn, çok sayıda makine öğrenimi uygulaması gerçekleştirmenizi sağlar.

Algoritmaları ve araçları ile regresyon, sınıflandırma, model seçimi, boyut küçültme, verilerin ön işlenmesi ve daha birçok ML görevini gerçekleştirebilirsiniz. Scikit-learn'in araçlarını öğrenmesi kolaydır. Aynı zamanda, temel makine öğrenimi uygulamaları için Github ünlü bir Python projesidir, bu yüzden onu öğrenmek kesinlikle bu sektörde profesyonel olmanıza yardımcı olacaktır.

7.Gensim

Gensim, Python geliştiricileri arasında yaygın olan bir başka projedir. Anlamsal yapı için metin belgelerini analiz etmek için kullanabileceğiniz ücretsiz bir kütüphanedir. Gensim konu modelleme ile ünlüdür. Metin analizi projeleri üzerinde çalışmak istiyorsanız kütüphaneye aşina olmalısınız. Çeşitli NLP projelerini tamamlamanıza yardımcı olacaktır. Konu modeli, bir grup metin belgesindeki soyut konuları keşfeden istatistiksel bir modeldir.

Gizli anlamsal yapıları kolaylıkla bulmanıza yardımcı olduğu için metin madenciliği için konu modellemesi yapmanız gerekir. Gensim, metin modelleme için muhtemelen en iyi Python çözümüdür, çünkü küçük ve büyük hacimli metinleri zorlanmadan işleyebilir. Gensim hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

8. Terazi

AI uygulamalarının popüler bir alanı konuşma ve ses analizidir. Bu görevleri yapmakla ilgileniyorsanız, Librosa'yı denemelisiniz. Ses ve müzik analizine odaklanan bir Python paketidir. Librosa'yı kullanarak kolayca bir müzik bilgi alma sistemi oluşturabilirsiniz. AI yardımcıları, akıllı ev cihazları ve müzik akışı platformları sayesinde ses analizi oldukça popüler hale geldi. Librosa, bir müzik analizi çözümü oluşturmak için ihtiyacınız olan temel bilgileri sağlar. Burada Librosa hakkında daha fazla bilgi edinin .

9. Yüz Tanıma

Face Recognition adından da anlaşılacağı gibi yüz tanıma işlemini gerçekleştiren bir Python kütüphanesidir. Belirli komutlar sağlayarak resimlerde ve videolarda yüz tanımayı basitleştirir. Bu kütüphaneyi kullanarak sadece bir veya iki kod satırı olan görüntülerde yüz tanıma işlemi gerçekleştirebilirsiniz. Yüz Tanıma, bir derin öğrenme modeline dayanmaktadır. Modeli, LFW (Labeled Faces in the Wild) karşılaştırmasında %99.38 doğruluk elde etti.

Yüz tanımayı verimli bir şekilde gerçekleştirmek için kullanabileceğiniz basit bir <face_recognition> komut satırı aracına sahiptir. Bu kitaplığın bir başka mükemmel kalitesi, gelişmiş yüz tanımlama çözümleri oluşturmak için onu diğer popüler Python kitaplıklarıyla birleştirebilmenizdir. Şüphesiz herhangi bir AI profesyoneli için mükemmel bir araçtır. Yüz Tanıma hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

10 Django

En popüler Python çerçevelerinden biri olan Django, daha az kod satırıyla ve daha kısa sürede web uygulamaları oluşturmanıza olanak tanır. Web geliştirme temelleriyle ilgilendiğinden web uygulaması oluşturmayı büyük ölçüde basitleştirir ve yalnızca web uygulamanızın teknik özelliklerine odaklanmanız gerekir. Django, web uygulaması geliştirmenizi hızlandırabilecek birçok yerleşik araç ve olanakla birlikte gelir.

Örneğin, RSS beslemeleri, site haritaları, kullanıcı kimlik doğrulaması ve içerik yönetimi araçlarına sahiptir. Bunları Django kullanarak hızlı bir şekilde web uygulamanıza ekleyebilir ve çok zaman ve emekten tasarruf edebilirsiniz. Django'yu kullanarak hızlı bir şekilde Python tabanlı bir web uygulaması geliştiricisi olabilirsiniz. Django, sorularınıza ve şüphelerinize hızla yanıt bulabileceğiniz devasa bir geliştirici ve kullanıcı topluluğuna sahiptir. Daha fazla Django'yu buradan öğrenin .

11. Basit Para

SimpleCoin, kripto para birimi meraklıları için harika bir projedir. Python'da bir kripto para birimi blok zincirinin basit, eksik ve güvensiz bir uygulamasıdır. Proje, mümkün olduğunca basit kalmasını sağlarken, tamamen işlevsel bir blok zinciri para birimi oluşturmaya odaklanıyor.

Bu proje eğitim amaçlıdır, bu nedenle ister bir Python uzmanı, ister blok zinciri meraklısı olun, araştırmak faydalı olacaktır. SimpleCoin, blockchain ve kripto para birimlerinin temellerini öğrenmenize yardımcı olacaktır. Bir blok zincirindeki düğümlerin nasıl etkileşime girdiğini ve kullanıcıların bir tanesinde işlemleri nasıl yürüttüğünü keşfedebilirsiniz. SimpleCoin, bu makaleyi yazarken 1.500'den fazla yıldızla Github kaynak koduna sahip en popüler Python projeleri arasında yer alıyor. SimpleCoin hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

12. Pandalar

Pandas, veri bilimcileri ve veri bilimi meraklıları için olmazsa olmaz bir Python kütüphanesidir. Pandalar sektöre 2008 yılında girdi ve o zamandan beri herhangi bir veri uzmanı için güçlü bir araç haline geldi. Veri işleme için kullanabileceğiniz veri yapıları ve araçları sağlar. Pandalar, farklı formatlar arasında veri okumak ve yazmak için araçlara sahiptir. Ayrıca, büyük veri kümelerinin süslü indeksleme, alt kümeleme ve dilimleme özelliklerini de sunar. Pandalarla gerçekleştirebileceğiniz bazı ek görevler şunlardır:

• Veri kümelerini yüksek performansla birleştirin ve birleştirin
• Yüksek boyutlu verilerle verimli bir şekilde çalışmak için hiyerarşik eksen indeksleme gerçekleştirin.
• Daha iyi zaman serisi işlevselliği için tarih aralığı oluşturun ve frekansları dönüştürün

Pandalarda bulunan başka birçok özellik vardır ve bu nedenle herhangi bir veri bilimi uzmanı için bir zorunluluktur. Açık kaynak kodlu olduğu için ücretsiz olarak kullanabilirsiniz. Veri bilimi öğrencisiyseniz, Pandalara aşina olmalısınız. Pandalar hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz .

13. Pipenv

Pipenv, her Python geliştiricisinin cephaneliğinde olması gereken bir araçtır. Bir geliştirici olarak işinizi çok daha basit hale getirecektir. Pipenv, Python'da size çeşitli ambalaj sektörlerinin faydalarını sağlamaya odaklanan bir araçtır. Geliştirme iş akışı içindir ve kullanıcıların Python'da çalışma ortamlarını kolaylıkla kurmalarına olanak tanır.

Pipenv, göreviniz için bir sanal ortam oluşturabilir ve işleyebilir. Yüklediğinizde veya kaldırdığınızda paketleri ekleyebilir veya bir Pipfile'den kaldırabilir. Pipenv, deterministik yapılar oluşturmak için pipfile.lock'u üretir. Pipenv ile virtualenv ve pip'i ayrı ayrı kullanmak zorunda kalmazsınız. pipfile.lock, farklı paketler arasındaki bağımlılık hatalarından kaçınmanıza yardımcı olur. Pipenv hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

14. MikroPython

MicroPython, Python'u mikrodenetleyicilerde çalıştırmanıza izin verir. Ayrıca MicroPython'u çalıştırabilen ve size düşük seviyeli Python tabanlı bir işletim sistemi sağlayan küçük bir devre kartı olan MicroPython pyboard'a sahiptir. MicroPython, jeneratörler, istisna yönetimi, etkileşimli istemler ve diğerleri gibi özelliklerle birlikte gelir.

Sadece 256k kod alanı ile çalıştırabilirsiniz. Mikroçipler ve mikrodenetleyicilerle ilgileniyorsanız, bu Python projesi Github'a kesinlikle aşina olmalısınız. MicroPython hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsiniz .

15. Dua

Benzersiz ve yaratıcı bir proje arıyorsanız, Pyray tam size göre. Pyray, kullanıcıların basit Python kodu aracılığıyla 3B oluşturma gerçekleştirmesine olanak tanıyan açık kaynaklı bir projedir. Bu nedenle, Python'un sanat ve ilgili alanlardaki uygulamalarına ilgi duyuyorsanız, Pyray'e bakmalısınız. Pyray ile 3B animasyonlar, 2B animasyonlar, 3B nesneler ve daha birçok şey oluşturabilirsiniz. Sadece 2018'de piyasaya girdi ve sadece iki yıl içinde Github'daki en popüler Python projelerinden biri haline geldi. Pyray hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

16. Kısa çizgi

Bu, veri bilimi uzmanları için mükemmel bir projedir. Bir süredir veri bilimi okuyorsanız, adını zaten duymuş olabilirsiniz. Dash, Plotly'nin bir ürünüdür ve veri bilimi ve makine öğrenimi web uygulamaları geliştirmek için bir çerçevedir. Python dışında Dash ile Julia ve R kullanabilirsiniz. Dash, özel arka uç ve ön uç geliştirme ihtiyacını ortadan kaldırarak veri bilimcileri için web uygulaması geliştirmeyi kolaylaştırır.

Dash, bu makalede daha önce tartıştığımız, oldukça popüler bir Python çerçevesi olan Flask'a dayanmaktadır. Açık kaynak sürümü aracılığıyla ücretsiz olarak kullanabilirsiniz. Öte yandan, daha fazla gereksiniminiz varsa ücretli sürümünü de kullanabilirsiniz. Dash'in Github'da 12.000'den fazla yıldızı var, bu yüzden kesinlikle aşina olmanız gereken büyük bir proje. Dash hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

17. Kivi

Kivy, karmaşık UI ile mobil uygulamaların hızlı bir şekilde geliştirilmesi için bir kütüphanedir. Açık kaynak kodlu ve platformlar arası uyumludur, bu da onu Python geliştiricileri için çok erişilebilir kılar. UI geliştirme, herhangi bir uygulamanın en önemli yönlerinden biridir ve Kivy, bu süreçte mevcut olan herhangi bir sorunu çözmenize büyük ölçüde yardımcı olur.

Windows, Android, OS X, Linux, Raspberry Pi ve iOS üzerinde çalıştırabilirsiniz. Araç setinde 20'den fazla widget vardır, bu nedenle aralarından seçim yapabileceğiniz çok çeşitli seçenekler vardır. Kivy, şüphesiz, cephaneliğinize etkinlik ve işlevsellik açısından eklemek için harika bir araçtır. Kivy'yi çoklu dokunma işlevine sahip uygulamalar geliştirmek için de kullanabilirsiniz. Kivy hakkında daha fazla bilgiyi burada bulabilirsiniz .

18. TensorFlow Modelleri

Muhtemelen Github kaynak kodlu temel Python projelerinden biri olan TensorFlow modelleri, TensorFlow için çeşitli SOTA (son teknoloji) modellerine sahip bir havuzdur. TensorFlow, makine öğrenimi profesyonelleri için en popüler araçlardan biridir. Google'ın geniş bir kütüphane ve araç havuzuna sahip bir ürünüdür.

TensorFlow, üst düzey API'leri aracılığıyla makine öğreniminde model oluşturmayı kolaylaştırır. Ayrıca, TensorFlow'a bulutta mevcut olduğu sürece her yerden erişebilirsiniz. Makine öğrenimini şirket içinde, tarayıcınızda veya cihazınızda TensorFlow kullanarak dağıtabilirsiniz.

TensorFlow Modelleri projesi, bu güçlü teknolojinin yeteneklerini anlamanıza yardımcı olacaktır. TensorFlow ile yapabileceğiniz farklı türden şeylere aşina olduğunuzda, çeşitli TensorFlow projeleri üzerinde verimli bir şekilde çalışabilirsiniz. TensorFlow Modelleri, bu teknoloji için en iyi uygulamaları bilmenize yardımcı olur, böylece daha az hata yapar ve daha doğru bir şekilde çalışırsınız. Burada TensorFlow Modelleri hakkında daha fazla bilgi edinin .

19. Macenta

Bu, AI meraklıları için Github kaynak koduna sahip en iyi Python projelerinden biridir. Magenta, müzik ve sanat üretiminde yapay zeka ve makine öğrenimi uygulamalarını keşfetmeye odaklanır. Şarkılar, çizimler ve diğer sanatsal ürünler üretmek için pekiştirmeli öğrenme ve derin öğrenme algoritmaları geliştirmenize olanak tanır.

Bu, diğer birçok uzmanla birlikte Google Beyin ekibinin mühendisleri ve araştırmacılarının bir ürünüdür. Magenta'nın amacı, sanatçılara ve müzisyenlere gelişmiş araçlar sağlayarak yardımcı olmaktır. Bu projeden geçtikten sonra, AI'nın yaratıcı alanlara yardımcı olabileceği çeşitli yollar hakkında bilgi edinebilirsiniz.

Macenta modellerini TensorFlow aracılığıyla yayınlarlar. Python becerilerinizi AI ve ML'de kullanmak istiyorsanız, bu projeye odaklanmalısınız. En belirgin AI bölümlerinden ikisi olan pekiştirmeli öğrenme algoritmaları ve sinir ağlarına aşina olmanıza yardımcı olacaktır. Macenta, TensorFlow'da açık kaynaklı bir Python kitaplığı olarak mevcuttur. Magenta hakkında daha fazla bilgi edinmek için bloglarını ziyaret edebilirsiniz .

20. Snallygaster

Siber güvenliğe girmeyi planlıyorsanız, bu sizin için mükemmel bir projedir. Snallygaster, HTTP sunucularındaki dosya sızıntılarını bulma gibi güvenlik sorunlarını belirlemeye yönelik bir çözümdür. Bu araç, istenmeyen tarafların erişebileceği web sunucularındaki dosyaları bulmanızı sağlayarak önemli bir güvenlik riskine neden olur. Bu dosyalara bazı örnekler, yedekleme dosyaları (parolaları olabilir), git depoları ve diğerleridir. Snallygaster'ı PyPI aracılığıyla yükleyebilirsiniz.

Bu makaleyi yazarken, snallygaster Github'da 1.700'den fazla yıldıza sahipti.

21. Maske R-CNN

Yaratıcılarına göre Mask R-CNN, nesne örneklerini segmentlere ayırmak için kullanabileceğiniz esnek, basit ve genel bir çerçevedir. Görüntü tanıma ve nesne tanımlama için önde gelen bir bilgisayarlı görü teknolojisi olan Faster R-CNN'yi geliştirir. Mask R-CNN, bir görüntüdeki bir nesneyi algılayabilir ve olay için anında bir segmentasyon maskesi oluşturabilir. Kodunuza Mask R-CNN'yi eğitmek ve eklemek kolaydır. Birçok avantaj sunarken Faster R-CNN'ye çok az ek yük ekler.

Mask R-CNN oldukça basit olmasına rağmen, ünlü bir açık kaynak projesi olduğu için nesne örneği segmentasyonunda birçok benzer modelden daha iyi performans gösterdi. Gelecekte bilgisayarla görü projelerinde çalışmak istiyorsanız, Mask R-CNN'ye aşina olmalısınız. Mask R-CNN hakkında daha fazla bilgi edinmek için bu bağlantıya gidin .

22. İstatistik Modelleri

İstatistiksel modeller üzerinde çalışmak için popüler bir Python modülü olan istatistik modellerine aşina olmanız gerekir. İstatistiksel verileri keşfetmenize, çeşitli istatistiksel modelleri tahmin etmenize ve istatistiksel testler gerçekleştirmenize olanak tanır. İstatistik modelleri, her tahminci için, doğruluğunu kontrol etmek için mevcut paketlere karşı test edebileceğiniz ayrıntılı bir sonuç listesi üretecektir.

Bu çözümle çalışmadan önce Python paketlerine, istatistiksel analizlere ve pandalara aşina olmalısınız. Statsmodels, işlevselliği ve sadeliği nedeniyle Github kaynak koduna sahip en popüler Python projeleri arasındadır. Başlıca özellikleri, ayrık modeller (negatif binom regresyon, MNLogit, vb.), doğrusal regresyon modelleri, zaman serisi analizi vb. Kullanmayı içerir. Bu proje hakkında daha fazla bilgi edinmek için web sitelerini ziyaret edebilir veya bu Python projesi Github'a bağlantı verebilirsiniz. Orada, bu projenin belgelerini kaynak koduyla birlikte bulacaksınız.

Python ve Projeleri Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Bu kadar. Açık kaynaklı Python projeleri listemizin sonuna geldik. Umarız bu proje listesini faydalı bulmuşsunuzdur. Paylaşmak istediğiniz herhangi bir sorunuz veya düşünceniz varsa, aşağıdaki yorum bölümünden bize bildirebilirsiniz.

Blogumuza gidebilir ve Python hakkında daha fazla bilgi edinebilir ve daha fazla proje fikri edinebilirsiniz. İşte ek okuma için bazı kaynaklar:

• 42 Python Proje Fikirleri ve Konuları
• Python Projesi Nasıl Çalıştırılır?
• Python Bankacılık Projesi (Kaynak Kodlu)
• Yeni Başlayanlar için Python Projeleri

Bu projelere aşina olmak, daha iyi bir Python geliştiricisi olmanıza yardımcı olacaktır. Sonuçta, bu araçlar ve kitaplıklar olmadan Python ile belirli görevleri yapmak çok zor bir iştir.

Çözüm

Python hakkında bilgi edinmek istiyorsanız, IIIT-B & upGrad'ın çalışan profesyoneller için oluşturulan ve 10'dan fazla vaka çalışması ve proje, pratik uygulamalı atölye çalışmaları, endüstri uzmanlarıyla mentorluk sunan Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın, 1- endüstri danışmanlarıyla bire bir, en iyi firmalarla 400+ saat öğrenim ve iş yardımı.

Öte yandan Python kursu alarak özel ve kapsamlı bir öğrenme deneyimi de elde edebilirsiniz. Kurs, videolar aracılığıyla endüstri uzmanlarından öğrenmenizi sağlayacaktır. En çok hangi Python projesini Github sevdiniz? Bilmemize izin ver!