Github 上最有趣的 7 个机器学习项目，你应该动手

近年来，我们看到了许多流行的技术创新，这些创新让我们的生活比过去简单得多。 机器学习是席卷全球的创新之一。 它的应用远远超出了我们今天所看到的。

如果使用得当，机器学习有可能改变我们日常生活的多个方面或领域。 那么，机器学习技术是如何做到这一切的呢？ 借助无需显式编程即可对系统建模的算法。 它非常适合数据分析以及自动化创建分析模型的过程。

机器学习与 GitHub 有什么关系？ 机器学习涉及基于数据的预测和算法研究，现在它通过 GitHub 找到了新的可能性。 在这篇博客中，我们将列出 GitHub 上一些最受欢迎的机器学习项目。 这些只是托管在 GitHub 上的 1 亿多个项目中的一小部分。

什么是机器学习？

机器学习遵循一个定义明确的过程，包括数据准备、算法训练、机器学习模型生成，最后是做出和改进预测。 机器学习基于一个非常普遍的概念，即一些基本算法有能力在数据集中发现一些非常有趣的东西。 最好的部分是您无需编写任何代码即可完成此操作。 相反，您将需要为算法提供数据，它将作为其逻辑的基础。

它们是不同类型的机器学习，让我们举个例子来更好地理解这一点。 我们有一种称为分类算法的算法。 它将数据分成不同的组。 该算法可用于从您的电子邮件中分离垃圾邮件并识别手写数字，而无需您稍微更改代码。 该算法保持不变，但其分类逻辑的差异来自给定的不同训练数据。

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什么是 GitHub？

GitHub 是一个开源应用程序，用于在 Web 上存储代码。 它可以以几种不同的方式使用。 您可以使用它免费将您的项目存储在云上，也可以作为您的在线作品集，让潜在雇主了解您在编码方面的能力。 尽管如此，可以说 GitHub 远不止眼前所见。

这不仅仅是您的代码存储； 它是一种工具，被全球开发人员用于在项目上进行协作。 它通过让位于不同位置的其他开发人员做出有价值的贡献来帮助开发人员和团队改进他们的代码。

GitHub 基于 Git，这是一个版本控制软件，可以很容易地下载到本地机器上以供进一步使用。 Git 和 GitHub 是不一样的； 但是，我们不会在本博客中讨论这些差异。 我们这里的重点是帮助您了解机器学习和 GitHub 之间的关系，然后列出一些托管在 GitHub 上的机器学习项目。 还可以了解更多关于初学者有趣的机器学习项目的想法。

GitHub 具有几个独特的功能，这些功能极大地促进了它的流行。 除了作为您的简单存储之外，它还是您的编码中心，具有非常重要的社交网络连接。 它允许个人开发人员跨越这个世界的长度和广度，为多个项目和团队做出贡献。 一旦你习惯了它的工作原理，你就会知道你可以用它做的所有事情。 对 Git 和 Github 之间的区别感到困惑？ 我们在本文中列出了 Git 和 Github 之间的区别。

GitHub 上排名前 7 的机器学习项目

1.神经分类器（NLP）

您在日常生活中可能遇到的最大挑战之一是使用文本数据执行多标签分类。 在处理仍处于早期阶段的 NLP 问题时，我们使用单标签分类。 但是，当涉及到来自现实世界的数据时，分类级别会高出几个档次。

在分级多标签分类方面，神经分类器可用于更快地实现神经模型。 神经分类器最好的地方之一是它带有我们习惯看到的文本编码器——Transformer 编码器、FastText 和 RCNN 等。 我们可以使用它来执行多种分类任务，包括二分类文本分类、多标签文本分类、多分类文本分类以及分层或分级文本分类。

2. 医疗网

大多数人认为迁移学习只是关于 NLP。 他们如此全神贯注于发展，以至于忘记了迁移学习的其他应用。 MedicalNet 是您会很高兴看到的项目之一。

该项目将医学数据集与多种不同的事物相结合，例如目标器官、病理学和多种模式，以提供更大的数据集。 如果你知道深度学习模型是如何工作的，你就会意识到这些大型数据集可以用在哪里。 这是一个很棒的开源项目，你绝对应该努力。

3. TD引擎

这是一个大数据平台，专为物联网或物联网、IT 基础设施、联网汽车和工业物联网等而构建。 它提供了一整套数据工程杂务。 它被评为 GitHub 上托管的最佳新项目之一。

4. 伯特

来自 Transformers 或 BERT 的双向编码器表示再次成为 GitHub 上非常流行的机器学习项目。 BERT 是与语言表示相关的项目的新成员。 它是一个双向系统，也是第一个用于 NLP 预训练的无监督系统。

5.视频对象移除

现代机器处理和操纵图像的方式已经达到了非常先进的阶段。 如果您想成为计算机视觉专家，那么在检测图像中的对象时，您需要处于领先地位。

当您被要求处理视频并围绕其中的不同对象构建边界框时，这并不容易。 这是一项复杂的任务，因为对象本质上是动态的。 机器学习培训可帮助您相对轻松地完成这些任务。

6. Aweome-TensorFlow

GitHub 上的这个机器学习项目提供的资源使理解和使用 TensorFlow 变得非常容易。 它包含 TensorFlow 项目、实验和库的集合。 TensorFlow 开源机器学习程序，具有不同的社区资源、工具和库，可帮助您使用机器学习创建最先进的项目。 开发人员可以使用 TensorFlow 以更快的速度构建和部署机器学习应用程序。

7. FacebookResearch 的 fastText

这是 FacebookResearch 的免费开源库，它提供了一种经济高效的单词表示学习方法。 fasText 是轻量级的，可让您深入了解句子分类器和文本表示。 对于对 NLP 感兴趣的人来说，这是一个很棒的库。

结论

此博客讨论机器学习、GitHub 以及它们如何相互关联。 我们列出了一些托管在 GitHub 上的机器学习项目，并简要了解了这些项目的工作原理以及它们对谁有用。

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