前 9 名开源数据科学项目的想法和主题 [针对新生]

概述

过去十年中最成功的公司都同意数据是他们最宝贵的资产。 众所周知，未来属于能够从每天生成的数据模式中处理和提取信息的组织。

据估计，每天产生大约 2.5 万亿字节的数据。 使用统计、算法和分析从这些非结构化数据中提取有意义信息的科学称为数据科学。 这些信息可以为组织提供急需的洞察力，以改善他们的系统和销售。

如果您是一名正在尝试在 IT 领域铺平道路的开发人员，那么探索一些开源数据科学项目是一个好主意。 在本文中，我们将探讨一些开源数据科学项目的想法。 希望它能给你一些鼓励，让你今天开始你的第一个数据科学项目。

开源机器学习项目

机器学习目前是 IT 界的热门话题。 它使我们能够构建随时间自动改进的程序和算法。 毋庸置疑，机器学习几乎在每个行业都有巨大的应用潜力。

此外，可以肯定地说，人工智能的这一子集将继续存在，并可能在未来改变我们的生活。 如果您希望开始机器学习的职业生涯，探索该领域的一些开源项目可以让您在理解其复杂性方面获得急需的开端。 现在让我们探索一些有趣的开源数据科学项目。

1) 简化机器学习论文——一个开源项目

大多数人在开始他们的职业生涯时发现很难应对机器学习的技术问题。 学习与机器学习相关的研究论文尤其令人生畏，因为它们包含的术语和注释对于初学者来说非常难以理解。 一个在 Github 上开源的有趣项目旨在解决这个问题。

该项目基本上是机器学习相关论文的集合。 它包含技术术语的插图、注释和解释，使其更容易理解核心概念。 如果您是初学者，这绝对是您应该检查的项目。 它将使您清楚地了解可以帮助您前进的几个关键机器学习注释。

该项目已经收集了一系列有趣且内容丰富的论文，并且会定期更新。 查看这个对象检测示例，它是项目中最有趣的部分之一。

2) 探索 NeoML

如果您是具有数据科学入门知识的人，那么这是一个您绝对应该探索的令人兴奋的项目。 通常，一个伟大的机器学习项目想法由于其高昂的开发成本而无法执行。 NeoML 试图解决这个问题。

NeoML 是一个机器学习框架，可以帮助您构建、训练和部署机器学习模型。 简而言之，使用 NeoML，您不再需要担心巨额投资，并且可以立即开始构建自己的机器学习管道。 许多开源项目的想法，如自然语言处理、图像预处理、从非结构化数据中提取数据和计算机视觉，都可以使用 NeoML 进行部署。

使用 NeoML 来尝试其中一些有趣的想法将教会你很多关于机器学习以及如何成功应用它的知识。

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3）人脸识别

人脸识别现在是一种经过充分探索的机器学习应用程序，如今几乎可以在所有智能手机上找到。 它通常用作解锁用户设备的加密标准。 如果您正在探索机器学习，那么可以从这个开源项目中学到很多东西，这可以使您受益。 您可以使用此项目使用简单的 Python 程序或通过命令行来操作和识别人脸。

你也可以尝试改变这个项目的想法，改变它的目的来解决一些其他有趣的问题陈述。 一个例子可能是检测一个面罩，就像它在这里完成的那样。

开源计算机视觉项目

计算机视觉是处理理解计算机如何智能地从数字图像或视频中提取有价值信息的领域。 这是发展最快的研究领域之一，在过去几年中发现了巨大的应用。

世界各地的组织一直在寻找该行业的人才。 因此，探索计算机视觉中的一些开源项目想法将有助于您更好地了解如何应用它。 让我们看一下您可以尝试的一些有趣的项目。

4) 重新生成目标图片

这是最有趣的开源项目之一，您可以使用它来模仿绘图过程。 这个程序需要一个可以非常详细地复制的目标图像。 如果您需要在图像的某些位置使用更多笔触，您还可以指定采样蒙版。 这使您能够在复制目标图片时控制每个细节。

要处理这个项目，您将需要以下 python 3 库：

一）opencv 3.4.1

b）numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Jupyter 笔记本

如果您有兴趣了解计算机视觉，这是您可以开始探索的最佳开源项目之一。 它将使您对基础知识有一个很好的了解，并为您承担复杂的项目做好准备。

5) 将图像转换为 3D

使用 2D 图像构建 3D 模型曾经是一项壮举，只有通过对设计的深刻理解和使用 Photoshop 等工具的实践经验才能实现。 然而，由于我们在计算机视觉领域取得的进步，现在只需几行代码就可以完成。

这是另一个有趣的开源项目，您可以尝试了解更多关于计算机视觉的信息。 它将单个 RGB-D 图像作为输入，并转换其每个组件以构建 3D 照片。 您还可以尝试阅读一个名为 PyTorch 的框架，该框架已在此示例中广泛使用。

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6) PULSE——构建高分辨率图像

PULSE 代表 Photo Upsampling via Latent Space Exploration，旨在从低分辨率图像输入生成高分辨率图像。 它也可以用作面部去像素化器。

因此，PULSE 是理解计算机视觉的经典项目。 它能够以完全自我监督的方式生成极高分辨率的图像。 在您尝试这个项目理念之前，先探索一下PULSE 的基本概念是如何工作的。 这将帮助您更好地理解其代码。

7）将图像转换为卡通

这是一个有趣的项目，您可以尝试并与您的朋友分享。 它旨在将图像转换为卡通模型版本。 GAN（生成对抗网络）的概念是该项目的基础部分。

GAN 是一类机器学习框架，最初由 Ian Goodfellow 于 2014 年设计。它试图根据训练集重新生成数据。 您可以在这篇研究论文中了解有关 GAN 的更多信息。

虽然这个项目是一个有趣的项目，不需要很多时间来实施，但它绝对可以为您提供一些关于机器学习、计算机视觉和 GAN 的关键见解。 它目前是开源的，绝对值得一试。

其他开源数据科学项目

8) 史莱姆排球

这可能是每个初学者都可以学习的最佳开源项目之一。 史莱姆是一个简单的游戏，涉及两个玩家并肩作战。 目的是尝试让球在对方半场击中地板。 这是强化学习的一个很好的例子。

您可以直接从 pip 安装此游戏：

点安装 slimevolleygym

9) OpenAI 点唱机

OpenAI 是世界领先的人工智能研究和部署实验室之一，并不断尝试突破深度技术和机器学习的极限。 Jukebox 顾名思义是他们尝试将预测分析应用于音乐。 从本质上讲，这个项目是一个能够生成原始音乐样本的神经网络模型。

您可以提供音乐流派、艺术家和歌词作为样本输入，神经模型可以基于此输入从头开始生成音乐样本。 这是一个非常有趣的项目，您绝对应该尝试和探索。 您可以在OpenAI 的官方网站上查看它，因为它是开源的。

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最后的想法

数据科学是一个广阔的领域，对我们今天的生活方式以及我们与技术的关系在未来将如何发展有着巨大的影响。 虽然它在我们世界中的潜在应用确实令人着迷，但当您第一次尝试了解它时，它可能会令人生畏。

了解这个领域的最好方法之一是尝试一些开源数据科学项目的想法。 研究它们可以帮助你更清楚地了解它的基本原理和解决复杂问题的优势。

如果您是初学者，您可以先尝试简单的图像处理项目，如 PULSE 或将图像转换为卡通。 如果你对机器学习感兴趣，可以尝试探索 NeoML 或人脸识别。 本文中的所有开源数据科学项目想法都可以帮助您在这个蓬勃发展的行业中走向伟大的职业生涯。

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