Github'da Elinize Geçirmeniz Gereken En İyi 7 Makine Öğrenimi Projesi

Son yıllarda hayatımızı eskisinden çok daha basit hale getiren çok sayıda popüler teknolojik yenilik gördük. Makine öğrenimi, dünyayı kasıp kavuran yeniliklerden biridir. Uygulamaları bugün gördüğümüzün çok ötesine geçiyor.

Makine öğrenimi, doğru kullanıldığında, günlük hayatımızın birkaç yönünü veya alanını dönüştürme potansiyeline sahiptir. Peki, makine öğrenimi teknolojisi tüm bunları nasıl yapıyor? Açıkça programlanmalarını gerektirmeden sistemleri modelleyen algoritmaların yardımıyla. Analitik modeller oluşturma süreçlerini otomatikleştirmenin yanı sıra veri analizi için de harikadır.

ML'nin GitHub ile ne ilgisi var? Makine öğrenimi, veri tabanlı tahminleri ve algoritma çalışmasını içerir ve şimdi GitHub ile daha yeni olanaklar bulmuştur. Bu blogda GitHub'daki en popüler makine öğrenimi projelerinden bazılarını listeleyeceğiz. Bunlar GitHub'da barındırılan 100 milyondan fazla projeden sadece birkaçı olacak.

Makine öğrenimi nedir?

Makine öğrenimi, veri hazırlama, algoritma eğitimi, makine öğrenimi modeli oluşturma ve son olarak tahminler yapma ve geliştirmeyi içeren iyi tanımlanmış bir sürece bağlıdır. Makine öğrenimi, bazı temel algoritmaların veri kümeleri içinde çok ilginç bir şey bulma gücüne sahip olduğu çok genel bir düşünceye dayanır. Ve en iyi yanı, bunu yapmak için herhangi bir kod yazmanıza gerek olmamasıdır. Bunun yerine, algoritmaya mantığını dayandıracağı veriler sağlamanız istenecektir.

Bunlar farklı makine öğrenimi türleridir, bunu daha iyi anlamak için bir örnek verelim. Sınıflandırma algoritması olarak bilinen bir tür algoritmamız var. Verileri ayrı gruplara ayırır. Bu algoritma, e-postalarınızdan istenmeyen postaları ayırmak ve kodu biraz bile değiştirmenize gerek kalmadan el yazısı numaraları belirlemek için kullanılabilir. Algoritma aynı kalır, ancak sınıflandırma mantığındaki fark, kendisine verilen farklı eğitim verilerinden kaynaklanır.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden Makine Öğrenimi Kursunu Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

GitHub nedir?

GitHub, web'de kod depolamak için kullanılan açık kaynaklı bir uygulamadır. Birkaç farklı şekilde kullanılabilir. Projelerinizi ücretsiz olarak bulutta depolamak için veya potansiyel işverenlerin kodlamada ne kadar iyi olduğunuzu görmelerini sağlayan çevrimiçi portföyünüz olarak kullanabilirsiniz. Yine de GitHub'ın görünenden çok daha fazlası olduğunu söylemek yanlış olmaz.

Bu yalnızca kod depolama alanınız değildir; daha ziyade dünya çapındaki geliştiriciler tarafından projeler üzerinde işbirliği yapmak için kullanılan bir araçtır. Farklı konumlarda bulunan ve değerli katkılarda bulunan diğer geliştiricilerden oluşan bir havuza sahip olarak geliştiricilerin ve ekiplerin kodlarını geliştirmelerine yardımcı olur.

GitHub, daha fazla kullanım için yerel makinenize kolayca indirilebilen sürüm kontrol yazılımı olan Git'e dayanmaktadır. Git ve GitHub birbirinden farklıdır; ancak, bu blogda bu farklılıkları tartışmayacağız. Buradaki odak noktamız, makine öğrenimi ile GitHub'ın nasıl ilişkili olduğunu anlamanıza yardımcı olmak ve ardından GitHub'da barındırılan birkaç makine öğrenimi projesini listelemektir. Ayrıca yeni başlayanlar için ilginç makine öğrenimi proje fikirleri hakkında daha fazla bilgi edinin.

GitHub, onu bu kadar popüler hale getirmeye son derece katkıda bulunan birkaç benzersiz özellikle birlikte gelir. Basit depolama alanınız olmasının yanı sıra, çok önemli sosyal ağ bağlantılarına sahip kodlama merkezinizdir. Bireysel geliştiricilerin birden fazla projeye ve takıma katkı sağlamak için bu dünyanın uzunluğuna ve genişliğine yayılmasına olanak tanır. Nasıl çalıştığına alıştıktan sonra, onunla yapabileceğiniz tüm şeyleri öğreneceksiniz. Git ve Github arasındaki fark konusunda kafanız mı karıştı? Git ve Github arasındaki farkları bu yazımızda listeledik.

GitHub'da en iyi 7 makine öğrenimi projesi

1. Sinirsel Sınıflandırıcı (NLP)

Günlük hayatta karşılaşabileceğiniz en büyük zorluklardan biri, çok etiketli sınıflandırma yapmak için metin verilerini kullanmaktır. Henüz başlangıç ​​aşamasında olan NLP problemleri üzerinde çalışırken tek etiketli sınıflandırma kullanıyoruz. Ancak gerçek dünyadan gelen veriler söz konusu olduğunda, sınıflandırma seviyesi birkaç basamak daha yükseğe çıkıyor.

Dereceli çok etiketli sınıflandırma söz konusu olduğunda, Nöral Sınıflandırıcı, sinir modellerini çok daha hızlı uygulamak için kullanılabilir. Sinirsel Sınıflandırıcılarla ilgili en iyi şeylerden biri, görmeye alıştığımız metin kodlayıcılarla birlikte gelmesidir – Transformer kodlayıcı, FastText ve RCNN. İkili sınıf metin sınıflandırması, çok etiketli metin sınıflandırması, çok sınıflı metin sınıflandırması ve hiyerarşik veya dereceli metin sınıflandırması dahil olmak üzere çeşitli sınıflandırma görevlerini gerçekleştirmek için kullanabiliriz.

2. MedicalNet

Çoğu insan transfer öğrenmenin sadece NLP ile ilgili olduğunu düşünür. Gelişmelere kendilerini o kadar kaptırıyorlar ki, transfer öğreniminin diğer uygulamalarını unutuyorlar. MedicalNet, görmekten heyecan duyacağınız projelerden biridir.

Bu proje, tıbbi veri kümelerini hedef organlar, patolojiler ve daha büyük veri kümeleriyle birlikte gelen çeşitli modaliteler gibi birkaç farklı şeyle birleştirir. Ve derin öğrenme modellerinin nasıl çalıştığını biliyorsanız, bu büyük veri kümelerinin nerelerde kullanılabileceğini anlayacaksınız. Bu, kesinlikle üzerinde çalışmanız gereken harika bir açık kaynak projesidir.

3. TDMotor

Bu, diğer şeylerin yanı sıra Nesnelerin İnterneti veya IOT, BT altyapısı, Bağlantılı Arabalar ve Endüstriyel IoT için oluşturulmuş bir Büyük Veri platformudur. Bir dizi veri mühendisliği işi sağlar. GitHub'da barındırılan en iyi yeni projeler arasında derecelendirildi.

4. BERT

Transformers veya BERT'den Çift Yönlü Kodlayıcı Temsilleri, GitHub'da yine çok popüler bir makine öğrenimi projesidir. BERT, dilin temsilleri ile ilgili projelere yeni bir ektir. Çift yönlü bir sistemdir ve NLP ön eğitimi için ilk denetimsiz sistemdir.

5. Video nesnesinin kaldırılması

Modern makinelerin görüntüleri işleme ve manipüle etme şekli çok ileri bir aşamaya ulaştı. Bilgisayarla görü uzmanı olmak istiyorsanız, görüntülerdeki nesnelerin algılanması söz konusu olduğunda oyunun zirvesinde olmanız gerekir.

Videolar üzerinde çalışmanız ve videolardaki farklı nesnelerin etrafına sınırlayıcı kutular oluşturmanız istendiğinde bu hiç de kolay değil. Bu karmaşık bir iştir çünkü nesneler doğada dinamiktir. Makine öğrenimi eğitimi, bu görevleri nispeten kolaylıkla gerçekleştirmenize yardımcı olur.

6. Aweome-TensorFlow

GitHub'daki bu makine öğrenimi projesi, TensorFlow'u anlamayı ve kullanmayı çok kolaylaştıran kaynaklara sahiptir. TensorFlow projeleri, deneyleri ve kitaplıklarından oluşan bir koleksiyona sahiptir. Makine öğrenimini kullanarak en gelişmiş projeleri oluşturmanıza yardımcı olacak farklı topluluk kaynaklarına, araçlara ve kitaplıklara sahip TensorFlow açık kaynaklı makine öğrenimi programı. Geliştiriciler, makine öğrenimi uygulamalarını çok daha hızlı bir şekilde oluşturmak ve dağıtmak için TensorFlow'u kullanabilir.

7. FacebookResearch'ün fastText'i

Bu, kelime temsillerini öğrenmenin uygun maliyetli bir yolunu sağlayan bir FacebookResearch'ün ücretsiz açık kaynak kitaplığıdır. fasText hafiftir ve size metin temsillerinin yanı sıra cümle sınıflandırıcıları hakkında derin bir anlayış sağlar. Bu, NLP ile ilgilenen insanlar için harika bir kütüphanedir.

Çözüm

Bu blog, makine öğrenimi, GitHub ve bunların birbirleriyle nasıl bağlantılı olduğunu tartışıyor. GitHub'da barındırılan birkaç makine öğrenimi projesini listeledik ve bu projelerin nasıl çalıştığına ve kimlere faydalı olabileceğine dair kısa bir anlayış sağladık.

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 alanında Yönetici PG Programına göz atın. -B Mezunu statüsü, 5'ten fazla pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.