Github 上最有趣的 7 個機器學習項目，你應該動手

近年來，我們看到了許多流行的技術創新，這些創新讓我們的生活比過去簡單得多。 機器學習是席捲全球的創新之一。 它的應用遠遠超出了我們今天所看到的。

如果使用得當，機器學習有可能改變我們日常生活的多個方面或領域。 那麼，機器學習技術是如何做到這一切的呢？ 借助無需顯式編程即可對系統建模的算法。 它非常適合數據分析以及自動化創建分析模型的過程。

機器學習與 GitHub 有什麼關係？ 機器學習涉及基於數據的預測和算法研究，現在它通過 GitHub 找到了新的可能性。 在這篇博客中，我們將列出 GitHub 上一些最受歡迎的機器學習項目。 這些只是託管在 GitHub 上的 1 億多個項目中的一小部分。

什麼是機器學習？

機器學習遵循一個定義明確的過程，包括數據準備、算法訓練、機器學習模型生成，最後是做出和改進預測。 機器學習基於一個非常普遍的概念，即一些基本算法有能力在數據集中發現一些非常有趣的東西。 最好的部分是您無需編寫任何代碼即可完成此操作。 相反，您將需要為算法提供數據，它將作為其邏輯的基礎。

它們是不同類型的機器學習，讓我們舉個例子來更好地理解這一點。 我們有一種稱為分類算法的算法。 它將數據分成不同的組。 該算法可用於從您的電子郵件中分離垃圾郵件並識別手寫數字，而無需您稍微更改代碼。 該算法保持不變，但其分類邏輯的差異來自給定的不同訓練數據。

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什麼是 GitHub？

GitHub 是一個開源應用程序，用於在 Web 上存儲代碼。 它可以以幾種不同的方式使用。 您可以使用它免費將您的項目存儲在雲上，也可以作為您的在線作品集，讓潛在雇主了解您在編碼方面的能力。 儘管如此，可以說 GitHub 遠不止眼前所見。

這不僅僅是您的代碼存儲； 它是一種工具，被全球開發人員用於在項目上進行協作。 它通過讓位於不同位置的其他開發人員做出有價值的貢獻來幫助開發人員和團隊改進他們的代碼。

GitHub 基於 Git，這是一個版本控制軟件，可以很容易地下載到本地機器上以供進一步使用。 Git 和 GitHub 是不一樣的； 但是，我們不會在本博客中討論這些差異。 我們這裡的重點是幫助您了解機器學習和 GitHub 之間的關係，然後列出一些託管在 GitHub 上的機器學習項目。 還可以了解更多關於初學者有趣的機器學習項目的想法。

GitHub 具有幾個獨特的功能，這些功能極大地促進了它的流行。 除了作為您的簡單存儲之外，它還是您的編碼中心，具有非常重要的社交網絡連接。 它允許個人開發人員跨越這個世界的長度和廣度，為多個項目和團隊做出貢獻。 一旦你習慣了它的工作原理，你就會知道你可以用它做的所有事情。 對 Git 和 Github 之間的區別感到困惑？ 我們在本文中列出了 Git 和 Github 之間的區別。

GitHub 上排名前 7 的機器學習項目

1.神經分類器（NLP）

您在日常生活中可能遇到的最大挑戰之一是使用文本數據執行多標籤分類。 在處理仍處於早期階段的 NLP 問題時，我們使用單標籤分類。 但是，當涉及到來自現實世界的數據時，分類級別會高出幾個檔次。

在分級多標籤分類方面，神經分類器可用於更快地實現神經模型。 神經分類器最好的地方之一是它帶有我們習慣看到的文本編碼器——Transformer 編碼器、FastText 和 RCNN 等。 我們可以使用它來執行多種分類任務，包括二分類文本分類、多標籤文本分類、多分類文本分類以及分層或分級文本分類。

2. 醫療網

大多數人認為遷移學習只是關於 NLP。 他們如此全神貫注於發展，以至於忘記了遷移學習的其他應用。 MedicalNet 是您會很高興看到的項目之一。

該項目將醫學數據集與多種不同的事物相結合，例如目標器官、病理學和多種模式，以提供更大的數據集。 如果你知道深度學習模型是如何工作的，你就會意識到這些大型數據集可以用在哪裡。 這是一個很棒的開源項目，你絕對應該努力。

3. TD引擎

這是一個大數據平台，專為物聯網或物聯網、IT 基礎設施、聯網汽車和工業物聯網等而構建。 它提供了一整套數據工程雜務。 它被評為 GitHub 上託管的最佳新項目之一。

4. 伯特

來自 Transformers 或 BERT 的雙向編碼器表示再次成為 GitHub 上非常流行的機器學習項目。 BERT 是與語言表示相關的項目的新成員。 它是一個雙向系統，也是第一個用於 NLP 預訓練的無監督系統。

5.視頻對象移除

現代機器處理和操縱圖像的方式已經達到了非常先進的階段。 如果您想成為計算機視覺專家，那麼在檢測圖像中的對象時，您需要處於領先地位。

當您被要求處理視頻並圍繞其中的不同對象構建邊界框時，這並不容易。 這是一項複雜的任務，因為對象本質上是動態的。 機器學習培訓可幫助您相對輕鬆地完成這些任務。

6. Aweome-TensorFlow

GitHub 上的這個機器學習項目提供的資源使理解和使用 TensorFlow 變得非常容易。 它包含 TensorFlow 項目、實驗和庫的集合。 TensorFlow 開源機器學習程序，具有不同的社區資源、工具和庫，可幫助您使用機器學習創建最先進的項目。 開發人員可以使用 TensorFlow 以更快的速度構建和部署機器學習應用程序。

7. FacebookResearch 的 fastText

這是 FacebookResearch 的免費開源庫，它提供了一種經濟高效的單詞表示學習方法。 fasText 是輕量級的，可讓您深入了解句子分類器和文本表示。 對於對 NLP 感興趣的人來說，這是一個很棒的庫。

結論

此博客討論機器學習、GitHub 以及它們如何相互關聯。 我們列出了一些託管在 GitHub 上的機器學習項目，並簡要了解了這些項目的工作原理以及它們對誰有用。

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