前 9 名開源數據科學項目的想法和主題 [針對新生]

概述

過去十年中最成功的公司都同意數據是他們最寶貴的資產。 眾所周知，未來屬於能夠從每天生成的數據模式中處理和提取信息的組織。

據估計，每天產生大約 2.5 萬億字節的數據。 使用統計、算法和分析從這些非結構化數據中提取有意義信息的科學稱為數據科學。 這些信息可以為組織提供急需的洞察力，以改善他們的系統和銷售。

如果您是一名正在嘗試在 IT 領域鋪平道路的開發人員，那麼探索一些開源數據科學項目是一個好主意。 在本文中，我們將探討一些開源數據科學項目的想法。 希望它能給你一些鼓勵，讓你今天開始你的第一個數據科學項目。

開源機器學習項目

機器學習目前是 IT 界的熱門話題。 它使我們能夠構建隨時間自動改進的程序和算法。 毋庸置疑，機器學習幾乎在每個行業都有巨大的應用潛力。

此外，可以肯定地說，人工智能的這一子集將繼續存在，並可能在未來改變我們的生活。 如果您希望開始機器學習的職業生涯，探索該領域的一些開源項目可以讓您在理解其複雜性方面獲得急需的開端。 現在讓我們探索一些有趣的開源數據科學項目。

1) 簡化機器學習論文——一個開源項目

大多數人在開始他們的職業生涯時發現很難應對機器學習的技術問題。 學習與機器學習相關的研究論文尤其令人生畏，因為它們包含的術語和註釋對於初學者來說非常難以理解。 一個在 Github 上開源的有趣項目旨在解決這個問題。

該項目基本上是機器學習相關論文的集合。 它包含技術術語的插圖、註釋和解釋，使其更容易理解核心概念。 如果您是初學者，這絕對是您應該檢查的項目。 它將使您清楚地了解可以幫助您前進的幾個關鍵機器學習註釋。

該項目已經收集了一系列有趣且內容豐富的論文，並且會定期更新。 查看這個對象檢測示例，它是項目中最有趣的部分之一。

2) 探索 NeoML

如果您是具有數據科學入門知識的人，那麼這是一個您絕對應該探索的令人興奮的項目。 通常，一個偉大的機器學習項目想法由於其高昂的開發成本而無法執行。 NeoML 試圖解決這個問題。

NeoML 是一個機器學習框架，可以幫助您構建、訓練和部署機器學習模型。 簡而言之，使用 NeoML，您不再需要擔心巨額投資，並且可以立即開始構建自己的機器學習管道。 許多開源項目的想法，如自然語言處理、圖像預處理、從非結構化數據中提取數據和計算機視覺，都可以使用 NeoML 進行部署。

使用 NeoML 來嘗試其中一些有趣的想法將教會你很多關於機器學習以及如何成功應用它的知識。

閱讀：前 4 大數據分析項目理念：從初學者到專家級別

3）人臉識別

人臉識別現在是一種經過充分探索的機器學習應用程序，如今幾乎可以在所有智能手機上找到。 它通常用作解鎖用戶設備的加密標準。 如果您正在探索機器學習，那麼可以從這個開源項目中學到很多東西，這可以使您受益。 您可以使用此項目使用簡單的 Python 程序或通過命令行來操作和識別人臉。

你也可以嘗試改變這個項目的想法，改變它的目的來解決一些其他有趣的問題陳述。 一個例子可能是檢測一個面罩，就像它在這裡完成的那樣。

開源計算機視覺項目

計算機視覺是處理理解計算機如何智能地從數字圖像或視頻中提取有價值信息的領域。 這是發展最快的研究領域之一，在過去幾年中發現了巨大的應用。

世界各地的組織一直在尋找該行業的人才。 因此，探索計算機視覺中的一些開源項目想法將有助於您更好地了解如何應用它。 讓我們看一下您可以嘗試的一些有趣的項目。

4) 重新生成目標圖片

這是最有趣的開源項目之一，您可以使用它來模仿繪圖過程。 這個程序需要一個可以非常詳細地複制的目標圖像。 如果您需要在圖像的某些位置使用更多筆觸，您還可以指定採樣蒙版。 這使您能夠在復制目標圖片時控制每個細節。

要處理這個項目，您將需要以下 python 3 庫：

一）opencv 3.4.1

b）numpy 1.16.2

c) matplotlib 3.0.3

d) Jupyter 筆記本

如果您有興趣了解計算機視覺，這是您可以開始探索的最佳開源項目之一。 它將使您對基礎知識有一個很好的了解，並為您承擔複雜的項目做好準備。

5) 將圖像轉換為 3D

使用 2D 圖像構建 3D 模型曾經是一項壯舉，只有通過對設計的深刻理解和使用 Photoshop 等工具的實踐經驗才能實現。 然而，由於我們在計算機視覺領域取得的進步，現在只需幾行代碼就可以完成。

這是另一個有趣的開源項目，您可以嘗試了解更多關於計算機視覺的信息。 它將單個 RGB-D 圖像作為輸入，並轉換其每個組件以構建 3D 照片。 您還可以嘗試閱讀一個名為 PyTorch 的框架，該框架已在此示例中廣泛使用。

學習：如何在 Python 中逐步製作聊天機器人

6) PULSE——構建高分辨率圖像

PULSE 代表 Photo Upsampling via Latent Space Exploration，旨在從低分辨率圖像輸入生成高分辨率圖像。 它也可以用作面部去像素化器。

因此，PULSE 是理解計算機視覺的經典項目。 它能夠以完全自我監督的方式生成極高分辨率的圖像。 在您嘗試這個項目理念之前，先探索一下PULSE 的基本概念是如何工作的。 這將幫助您更好地理解其代碼。

7）將圖像轉換為卡通

這是一個有趣的項目，您可以嘗試並與您的朋友分享。 它旨在將圖像轉換為卡通模型版本。 GAN（生成對抗網絡）的概念是該項目的基礎部分。

GAN 是一類機器學習框架，最初由 Ian Goodfellow 於 2014 年設計。它試圖根據訓練集重新生成數據。 您可以在這篇研究論文中了解有關 GAN 的更多信息。

雖然這個項目是一個有趣的項目，不需要很多時間來實施，但它絕對可以為您提供一些關於機器學習、計算機視覺和 GAN 的關鍵見解。 它目前是開源的，絕對值得一試。

其他開源數據科學項目

8) 史萊姆排球

這可能是每個初學者都可以學習的最佳開源項目之一。 史萊姆是一個簡單的遊戲，涉及兩個玩家並肩作戰。 目的是嘗試讓球在對方半場擊中地板。 這是強化學習的一個很好的例子。

您可以直接從 pip 安裝此遊戲：

點安裝 slimevolleygym

9) OpenAI 點唱機

OpenAI 是世界領先的人工智能研究和部署實驗室之一，並不斷嘗試突破深度技術和機器學習的極限。 Jukebox 顧名思義是他們嘗試將預測分析應用於音樂。 從本質上講，這個項目是一個能夠生成原始音樂樣本的神經網絡模型。

您可以提供音樂流派、藝術家和歌詞作為樣本輸入，神經模型可以基於此輸入從頭開始生成音樂樣本。 這是一個非常有趣的項目，您絕對應該嘗試和探索。 您可以在OpenAI 的官方網站上查看它，因為它是開源的。

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最後的想法

數據科學是一個廣闊的領域，對我們今天的生活方式以及我們與技術的關係在未來將如何發展有著巨大的影響。 雖然它在我們世界中的潛在應用確實令人著迷，但當您第一次嘗試了解它時，它可能會令人生畏。

了解這個領域的最好方法之一是嘗試一些開源數據科學項目的想法。 研究它們可以幫助你更清楚地了解它的基本原理和解決複雜問題的優勢。

如果您是初學者，您可以先嘗試簡單的圖像處理項目，如 PULSE 或將圖像轉換為卡通。 如果你對機器學習感興趣，可以嘗試探索 NeoML 或人臉識別。 本文中的所有開源數據科學項目想法都可以幫助您在這個蓬勃發展的行業中走向偉大的職業生涯。

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