7 پروژه یادگیری ماشین منبع باز که امروز می توانید در آنها مشارکت کنید
تصویر توسط نویسنده | ایجاد شده در Canva
آیا به یادگیری ماشین علاقه دارید و می خواهید مهارت های خود را بهبود ببخشید؟ اگر چنین است، مشارکت در پروژههای یادگیری ماشین منبع باز یکی از بهترین راهها برای بهبود مهارتهای کدنویسی شماست.
هنگامی که بر روی ابزارهای متن باز ML کار می کنید، در مورد عملکرد درونی چارچوب های ML اطلاعات بیشتری کسب خواهید کرد. همچنین شیوههای کدنویسی، مهارتهای اشکالزدایی خود را بهبود میبخشید و با پایههای کد بزرگ آشنا میشوید.
در این مقاله، پروژههای یادگیری ماشین منبع باز را بررسی میکنیم که میتوانید شروع به مشارکت در آنها کنید، هر بار روابط عمومی معنیدار!
1. Scikit-Learn
Scikit- Learn کتابخانه پیشرو برای یادگیری ماشین در پایتون است. از الگوریتمهای یادگیری ماشین گرفته تا مهندسی ویژگیها، انتخاب فراپارامتر و جستجو، یادگیری scikit برای اکثر پروژههای یادگیری ماشین کافی است.
شما می توانید به بهبود عملکرد اصلی ماژول های مختلف کمک کنید، به بهبود پیاده سازی الگوریتم، مستندسازی یا کار بر روی ویژگی های جدید کمک کنید.
برای شروع: شما می توانید به سمت مخزن GitHub Scikit-learn برای پیدا کردن موضوعات باز مناسب برای مبتدیان و شروع به مشارکت.
2. ترانسفورماتورهای صورت نوازشگر
ترانسفورماتورهای صورت در آغوش کشیدن کتابخانه ابزار ضروری 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 ممکن است شامل بهبود پیادهسازی مدل، پشتیبانی از ویژگیهای جدید یا کار بر روی ادغامها باشد. شما همچنین می توانید با مستندات و آموزش کمک کنید.
برای شروع: بازدید کنید مخزن GitHub Hugging Face Transformersدستورالعمل های مشارکت را بخوانید و اولین شماره خوب را برای کار روی آن بگیرید.
3. Optuna
یافتن بهترین فراپارامترها برای مدلهای یادگیری ماشین برای اطمینان از عملکرد خوب مدل مهم است. اما یافتن هایپرپارامترها می تواند از نظر محاسباتی بسیار گران باشد. Optuna یک چارچوب خودکار برای جستجوی فراپارامتر است.
می توانید از Optuna با فریمورک های محبوبی مانند PyTorch، TensorFlow و Scikit-Learn استفاده کنید. شما می توانید در ادغام ها، رفع اشکالات و بهبودها مشارکت کنید.
برای شروع: کاوش کنید مخزن Optuna GitHub برای مرور لیست مشکلات موجود و شروع به کار.
4.MLflow
MLflow یک پلت فرم متن باز MLOps 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 ویژگی ها کمک کنید: فروشگاه های مصنوع، API های رجیستری مدل، و غیره. برای شروع: بازدید مخزن MLflow GitHub برای پیدا کردن مشکلات و یادگیری نحوه مشارکت
5. OpenCV
OpenCV یک کتابخانه منبع باز محبوب پایتون برای بینایی کامپیوتر است. شما می توانید آن را برای تقریباً هر کار پردازش تصویر و بینایی کامپیوتری استفاده کنید. علاوه بر وظایف اصلی پردازش تصویر، میتوانید از آن برای تشخیص اشیا، پردازش تصویر و ویدیو در زمان واقعی و موارد دیگر استفاده کنید.
اگر به بینایی کامپیوتر علاقه دارید، OpenCV یک کتابخانه ضروری است. بنابراین هنگامی که احساس راحتی کردید، اگر مهارتهای C++ قوی دارید، میتوانید بیشتر تلاش کنید و به کتابخانه کمک کنید. در غیر این صورت، میتوانید اسناد را نیز بهبود بخشید.
برای شروع: میتوانید مسائل باقیمانده (مرتبسازی شده بر اساس برچسبها) را در قسمت الک کنید مخزن OpenCV GitHub.
6. TensorFlow
TensorFlow یک چارچوب یادگیری ماشین منبع باز بسیار 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 اشکالها و بهبود ویژگیها به ما کمک کنید.
برای شروع: بازدید مخزن TensorFlow GitHub تا ببینید کجا می توانید مشارکت کنید. فهرست اولین مسائل خوب را مرور کنید تا با مشارکت های کوچک شروع کنید.
7. PyTorch
PyTorch یکی دیگر از کتابخانه های منبع باز محبوب است. توسعه دهندگان و جامعه تحقیقاتی یادگیری ماشین از آن استقبال می کنند.
اگر به یادگیری عمیق علاقه دارید و مهارت های قوی در پایتون و سی پلاس پلاس دارید، می توانید سعی کنید در PyTorch مشارکت کنید. شما می توانید با بهبود عملکردها، عملیات تانسور یا اسناد موجود، به طیف وسیعی از ویژگی ها کمک کنید.
برای شروع: شما می توانید به سمت مخزن PyTorch GitHub برای شروع مشارکت
نتیجه گیری
مشارکت در پروژههای یادگیری ماشین منبع باز یک راه عملی و مؤثر برای بهبود مهارتهای کدنویسی شما و در عین حال ارائه به جامعه است.
بنابراین خواه روی بهینه سازی الگوریتم کار می کنید، افزودن ویژگی های جدید یا بهبود اسناد، کار بر روی پروژه های منبع باز می تواند به رشد شما به عنوان یک توسعه دهنده کمک کند.
بنابراین پروژه ای را انتخاب کنید که متناسب با علایق شما 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 هندی است. او از کار در تقاطع ریاضیات، برنامه نویسی، علم داده و تولید محتوا لذت می برد. زمینه های مورد علاقه و تخصص او شامل DevOps، علم داده و پردازش زبان طبیعی است. او عاشق خواندن، نوشتن، کدنویسی و قهوه است! در حال حاضر، او در حال کار بر روی یادگیری و به اشتراک گذاری دانش خود با جامعه توسعه دهندگان با ایجاد آموزش ها، راهنماهای نحوه انجام، نظرات و موارد دیگر است. Bala همچنین مروری بر منابع جذاب و آموزش های کدنویسی ایجاد می کند.
