7 پروژه یادگیری ماشینی منبع باز که می توانید امروز در آن مشارکت داشته باشید
تصویر نویسنده | ایجاد شده در Canva
آیا شما علاقه مند به یادگیری ماشینی هستید که به دنبال ارتقای مهارت های خود هستید؟ اگر چنین است، مشارکت در پروژه‌های یادگیری ماشین منبع باز یکی از بهترین راه‌ها برای بهبود مهارت‌های کدنویسی شماست.
هنگامی که روی ابزارهای ML منبع باز کار می کنید، در مورد نحوه عملکرد داخلی چارچوب های ML بیشتر خواهید آموخت. همچنین می‌توانید شیوه‌های کدنویسی، مهارت‌های اشکال‌زدایی خود را بهبود ببخشید و با پایگاه‌های کد بزرگ آشنا شوید.
در این مقاله، پروژه‌های یادگیری ماشینی منبع باز را بررسی می‌کنیم که می‌توانید شروع به مشارکت در آنها کنید—یک روابط عمومی معنی‌دار در هر زمان!
1. Scikit-Learn
Scikit- Learn کتابخانه پیشرو برای یادگیری ماشین در پایتون است. از الگوریتم‌های یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی ویژگی‌ها، انتخاب و جستجوی فراپارامتر، یادگیری scikit برای اکثر پروژه‌های یادگیری ماشین کافی است.
می‌توانید در بهبود عملکردهای اصلی در ماژول‌های مختلف، کمک به بهبود پیاده‌سازی الگوریتم، اسناد، یا کار بر روی ویژگی‌های جدید کمک کنید.
شروع به کار: می توانید به مخزن Scikit-Learn GitHub برای پیدا کردن موضوعات باز مناسب برای مبتدیان و شروع به مشارکت.
2. ترانسفورماتورهای صورت در آغوش گرفتن
ترانسفورماتورهای صورت در آغوش گرفتن کتابخانه ابزاری برای پردازش زبان طبیعی است. با Hugging Face می توانید مدل های از پیش آموزش دیده را برای تقریباً هر کار NLP دانلود و تنظیم کنید.
مشارکت‌ها می‌تواند شامل بهبود پیاده‌سازی مدل، پشتیبانی از ویژگی‌های جدید یا کار بر روی ادغام‌ها باشد. شما همچنین می توانید با مستندات و آموزش کمک کنید.
شروع به کار: بازدید کنید مخزن GitHub Hugging Face Transformers، دستورالعمل های کمک کننده را بخوانید و اولین شماره خوب را برای کار روی آن انتخاب کنید.
3. Optuna
یافتن بهترین فراپارامترها برای مدل‌های یادگیری ماشین برای اطمینان از عملکرد خوب مدل مهم است. اما جستجوی فراپارامتر می تواند از نظر محاسباتی بسیار گران باشد. Optuna یک چارچوب خودکار برای جستجوی فراپارامتر است.
می توانید از Optuna با فریمورک های رایج مانند PyTorch، TensorFlow و Scikit-Learn استفاده کنید. شما می توانید در ادغام ها، رفع اشکالات و بهبودها مشارکت کنید.
شروع به کار: کاوش کنید مخزن Optuna GitHub فهرست مشکلات موجود را مرور کنید و شروع کنید.
4. MLflow
MLflow یک پلتفرم MLOps منبع باز است. با MLflow، می‌توانید آزمایش‌ها را دنبال کنید و چندین مدل را مدیریت کنید.
اگر می‌خواهید درباره چرخه یادگیری ماشینی سرتاسر بیشتر بدانید، می‌توانید از MLflow استفاده کنید. شما می توانید به طیف وسیعی از عملکردها کمک کنید – فروشگاه های مصنوع، مدل های API رجیستری و موارد دیگر. شروع به کار: بازدید مخزن GitHub MLflow برای پیدا کردن مسائل و یادگیری نحوه مشارکت
5. OpenCV
OpenCV یک کتابخانه منبع باز محبوب پایتون برای بینایی کامپیوتر است. تقریباً می‌توانید از آن برای تمام کارهای پردازش تصویر و بینایی رایانه استفاده کنید. علاوه بر وظایف اصلی پردازش تصویر، می‌توانید از آن برای تشخیص اشیا، پردازش تصویر و ویدئو در زمان واقعی و موارد دیگر استفاده کنید.
اگر به بینایی کامپیوتر علاقه دارید، OpenCV یک کتابخانه ضروری است. بنابراین وقتی راحت شدید، می‌توانید سعی کنید عمیق‌تر بروید و اگر مهارت‌های C++ قوی دارید، به کتابخانه کمک کنید. در غیر این صورت، می‌توانید اسناد را نیز بهبود بخشید.
شروع به کار: می‌توانید مسائل باز را که بر اساس برچسب‌ها طبقه‌بندی شده‌اند، در آن بررسی کنید مخزن OpenCV GitHub.
6. TensorFlow
TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز فوق العاده محبوب است. اگر روی پروژه‌های یادگیری ماشینی یا یادگیری عمیق کار کرده‌اید، احتمالاً از ابزارها و کتابخانه‌های اکوسیستم TensorFlow استفاده کرده‌اید.
برای فراتر رفتن و کمک به TensorFlow، می‌توانید با بهبود اسناد، کمک به رفع اشکال و بهبود ویژگی‌ها کمک کنید.
شروع به کار: بازدید مخزن GitHub TensorFlow تا ببینید کجا می توانید مشارکت کنید. فهرستی از اولین شماره های خوب را مرور کنید تا با مشارکت های کوچک شروع کنید.
7. PyTorch
PyTorch یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز محبوب است. هم مورد علاقه توسعه دهندگان و هم جامعه تحقیقاتی یادگیری ماشین است.
اگر به یادگیری عمیق علاقه مند هستید و مهارت های پایتون و سی پلاس پلاس قوی دارید، می توانید در PyTorch مشارکت کنید. شما می توانید با بهبود توابع، عملیات تانسور یا اسناد موجود، به طیف وسیعی از عملکردها کمک کنید.
شروع به کار: می توانید به مخزن PyTorch GitHub برای شروع مشارکت
بسته بندی
مشارکت در پروژه‌های یادگیری ماشینی منبع باز یک راه عملی و مؤثر برای تقویت مهارت‌های کدنویسی شما و در عین حال ارائه مجدد به جامعه است.
بنابراین خواه روی بهینه‌سازی الگوریتم کار می‌کنید، افزودن ویژگی‌های جدید یا بهبود اسناد، کار بر روی پروژه‌های منبع باز می‌تواند به رشد شما به عنوان یک توسعه‌دهنده کمک کند.
بنابراین پروژه ای را انتخاب کنید که با علایق شما همسو باشد، شروع به مشارکت کنید و شاهد بهبود مهارت های کدنویسی خود باشید. کد نویسی مبارک!
درباره بالا پریا سی
Bala Priya C یک توسعه دهنده و نویسنده فنی از هند است. او دوست دارد در تقاطع ریاضی، برنامه نویسی، علم داده و تولید محتوا کار کند. زمینه های مورد علاقه و تخصص او شامل DevOps، علم داده و پردازش زبان طبیعی است. او از خواندن، نوشتن، کدنویسی و قهوه لذت می برد! در حال حاضر، او در حال کار بر روی یادگیری و به اشتراک گذاری دانش خود با جامعه توسعه دهندگان با نوشتن آموزش ها، راهنماهای نحوه انجام، نظرات و موارد دیگر است. Bala همچنین مروری بر منابع جذاب و آموزش های کدنویسی ایجاد می کند.
