Github'da Bugün Denemeniz Gereken En İyi 7 Derin Öğrenme Projesi [2022]

Bir derin öğrenme öğrencisi olarak yapabileceğiniz en hayati şeylerden biri, alanınızdaki güncel gelişmelerden haberdar olmaktır. Bu konuda size yardımcı olmak için Github'daki derin öğrenme projelerinin aşağıdaki listesini hazırladık çünkü Github başlamak için en iyi yer.

Aşağıdaki projeler en çok yıldıza sahiptir ve bu makaleyi yazarken Github'a bağlıdır. Ancak, bu projelerden bazıları en üst sıralarda yer almadı, ancak uygulanabilirlikleri nedeniyle oldukça alakalı. Başlayalım:

Github'daki En İyi Derin Öğrenme Projeleri

1. Keralar

Bu makaleyi yazarken Keras, Github'daki derin öğrenme projelerinin başında yer alıyor. Yaklaşık 49.000 yıldıza ve 18.4 çatala sahiptir. Keras, popüler bir makine öğrenimi platformu olan TensorFlow üzerinde çalışan bir derin öğrenme API'sidir. Keras, Python ile yazılmıştır ve derin öğrenme projeleri üzerinde çok kolaylıkla çalışmanıza yardımcı olur. Öncelikle hızlı araştırma yapmanıza ve daha hızlı konuşlandırmanıza yardımcı olur.

TensorFlow'un üzerine kurulduğu için size bu platformun avantajlarını da sağlar. Bu, Keras modellerinizi herhangi bir gömülü cihaz aracılığıyla dağıtabileceğiniz anlamına gelir. Mükemmel erişilebilirliğe sahiptir ve geniş GPU kümelerini ölçeklendirmek için endüstri düzeyinde bir çerçeveye sahiptir.

Keras hakkında bilgi edinmek, herhangi bir derin öğrenme öğrencisi için çok önemlidir. Keras'ı öğrenmeye başlamadan önce TensorFlow ve uygulamalarına aşina olduğunuzdan emin olun çünkü birincisi olmadan ikincisinde uzmanlaşmak çok zor olurdu.

2. En Çok Atıf Alan Derin Öğrenme Makaleleri

Bu Github projesi, 2012 ve 2016 yılları arasında yayınlanmış en çok alıntı yapılan derin öğrenme makalelerini paylaşıyor. 2016'dan sonra yayınlanmış herhangi bir makalesi yok çünkü araştırmacılar ve akademisyenler o zamandan beri birçok belge yayınladı ve proje yaratıcıları için çok bunaltıcı oldu. .

Makaleleri modası geçmiş gibi görünse de, derin öğrenme makalelerinin 'klasikleri' arasında yer aldıkları için onları okumalısınız. Bu projede bulunan birçok makale 200'den fazla alıntıya sahiptir. Bu makalelerden bazıları 800'den fazla alıntıya sahiptir, böylece popülerliklerini ve uygulanabilirliklerini anlayabilirsiniz.

Bu listede bulunan makaleler, Konuşma, NLP'ler, Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler), Evrişimsel Ağ Modelleri, Robotik ve çok daha fazlasını içeren birçok alanı kapsar.

3. Kafe

Caffe, derin öğrenme için açık bir çerçevedir. Berkeley AI Research/The Berkeley Vision and Learning Center'ın bir ürünüdür. Caffe'nin yaratıcıları onun bilgisayar görüşüne odaklanmasını isterken, derin öğrenme için genel amaçlı bir kitaplık haline geldi. Caffe, profesyonel kullanıcıların yanı sıra gelişen bir akademik araştırmacılar topluluğuna sahiptir, böylece onunla çalışırken kolayca yardım bulabilirsiniz.

Evrişimli ağları dağıtmak ve konuşma, görme ve diğer derin öğrenme projeleri üzerinde çalışmak için mükemmeldir. Günde 60 milyondan fazla görüntüyü işleyebilir, bu nedenle şüphesiz bilgisayarlı görü projeleri için de uygun bir araçtır.

4. Makine Öğrenimi Defterleri

Github'daki en popüler derin öğrenme projelerinden biri olan Machine Learning Notebooks, Python'da makine öğreniminin temellerini öğrenmenize yardımcı olan bir projedir. Alıştırmaların çözümlerini de içeren örnek bir kodu vardır. TensorFlow ve Scikit-Learn aracılığıyla Python'da makine öğrenimi (ve derin öğrenme) temellerini gösteren birden fazla Jupyter not defterine sahiptir.

Jupyter not defterleri etkileşimlidir ve not defterindeki kodu denemenize yardımcı olur. Bunlar jupyter.org'un bir ürünüdür ve açık kaynaklı araçlardır.

Bu projede bulunan alıştırmaların çoğu, Scikit-Learn ve TensorFlow ile Uygulamalı Makine Öğrenimi kitabında mevcuttur. Bu projeden öğrenmeye başlamadan önce, TensorFlow ve Scikit-Learn hakkında bilgi sahibi olduğunuzdan emin olun. Her ikisi de derin öğrenme uzmanları arasında oldukça popüler araçlardır ve bu araç üzerinde çalışmaya başlamadan önce bunlara aşina olmalısınız.

Bu projede paylaşılan bazı problemler üzerinde çalışmak biraz zor olabilir, bu nedenle bir makine öğrenimi kursu almak ve kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi elde etmek daha iyi olur.

5. MXNet – Apache

MXNet, hızlı üretim için hızlı araştırma prototipleme ve esneklik gerçekleştirmenize yardımcı olan açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Horovod ve Parameter Server desteğine sahip olduğu için ölçeklenebilir dağıtık eğitime olanak tanır. Python'a entegre edilmiştir ve C++, Julia, Clojure, Perl, R ve Scala gibi birçok önemli dili destekler.

Geniş popülaritesinin bir başka nedeni, zaman serileri, doğal dil işleme, bilgisayar görüşü ve diğerleri için kapsamlı kütüphaneler ve araçlar ekosistemidir. Bu araçlardan ve kitaplıklardan bazıları GluconTS, GluconCV, D2L.ai ve GluconNLP'dir. Bu araçların ve kitaplıkların tümü, derin öğrenmenin belirli alanlarında size yardımcı olur. Örneğin, GluconCV, nesne algılamanın yanı sıra poz tahmini yapmanıza olanak tanıyan bir bilgisayarlı görü araç takımıdır. Apache-2.0 lisansına sahiptir ve herhangi bir derin öğrenme uzmanı için olmazsa olmazlardan biridir, bu yüzden aynı anda çalışırken ona aşina olduğunuzdan emin olun.

Ödeme: Github'daki En İyi Makine Öğrenimi Projeleri

6. fastai

fastai, sinir ağlarının basitleştirilmiş ve hızlı eğitimi için bir kütüphanedir. Tablo, görüntü, ortak filtreleme ve metin modelleri için kutudan çıktığı gibi desteği vardır. Bu, Github'daki derin öğrenme projeleri arasında yer alıyor çünkü fast.ai kullanımıyla ilgili öğreticiler ve kılavuzlar da sunuyor.

Yaygın kütüphanelere ve çerçevelere aşina olmak, derin öğrenme uzmanı olarak size yardımcı olacaktır. Bu yüzden onlara aşina olmalısınız. Bu proje ayrıca fast.ai'nin uygulama örneklerine ve kullanım örneklerine sahiptir, böylece bu kütüphaneyi gerçek dünya projelerine nasıl uygulayacağınızı kolayca anlayabilirsiniz.

7. CNTK

Microsoft Bilişsel Araç Takımı (CNTK), derin öğrenme uygulamaları için açık kaynaklı bir araç takımıdır. Birbirinden öne çıkan farklı model çeşitlerini birleştirip hızlı bir şekilde hayata geçirebilirsiniz. Bu model türlerinden bazıları, tekrarlayan ağları, ileri beslemeli DNN'leri ve CNN'leri içerir. Sunucular arasında otomatik paralelleştirme ve farklılaşma ile SGD öğrenimi (stokastik gradyan inişi) uygular.

Açık kaynaklı bir lisansa ve en iyi topluluklardan birine sahiptir. CNTK birçok sektörde uygulamalar bulur ve bazı projelerde çalışmak için ona aşina olmanız gerekebilir. Bu yüzden piyasaya girmeden önce bunu öğrenirseniz daha iyi olur. Microsoft Bilişsel Araç Takımı da sürekli güncellemeler alır, böylece içinde güncel olmayan araçlar veya uygulamalar bulmazsınız.

Ayrıca Okuyun: Github'daki En İyi Python Projeleri

Derin Öğrenme Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Derin öğrenme ve ilgili konuları incelemek çok çaba gerektirebilir. Derin öğrenmeyi daha etkili bir şekilde anlamak için bu konu hakkında daha fazla okumanızı öneririz.

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.