Daftar terbaik Data Science & Machine Learning proyek di GitHub

TauPintar - Apa tahap terbaik untuk memfasilitasi kode Anda, bekerja sama dengan rekan-rekan, dan selanjutnya yang berlangsung sebagai online resume untuk grandstand kemampuan pengkodean? Meminta data ilmuwan dan mereka akan mengarahkan Anda menuju GitHub. Ini telah menjadi sebuah platform yang benar-benar progresif akhir-akhir ini dan telah berubah adegan bagaimana kita menjadi tuan rumah dan bahkan melakukan coding. Berikut adalah beberapa Data Science dan Machine Learning proyek di GitHub.

Berikut daftar terbaik Data Science & Machine Learning

Scikit-learn

Scikit-learn adalah modul Python untuk machine learning didasarkan atas SciPy. Ini menyoroti berbeda urutan, kambuh dan pengelompokan perhitungan termasuk dukungan untuk vektor mesin, strategis kambuh, Bayes jujur, tidak teratur hutan, sudut meningkatkan, k-berarti dan DBSCAN, dan ditujukan untuk berinterpolasi dengan Python numerik dan Logis Perpustakaan NumPy dan SciPy.

NuPIC

Numenta Platform untuk komputasi cerdas (NuPIC) adalah sebuah mesin intelijen platform yang mengeksekusi HTM belajar perhitungan. HTM adalah titik dengan titik komputasi hipotesis neokorteks. Di pusat HTM adalah perhitungan waktu belajar tanpa henti sensitif yang menyimpan dan meninjau contoh spasial dan sementara. NuPIC cocok untuk berbagai isu, terutama kelainan identifikasi dan harapan streaming sumber informasi.

Pattern

Pattern adalah web pertambangan modul untuk Python. Ini memiliki alat untuk Data Mining, Natural Language Processing, analisis jaringan dan pembelajaran mesin. Mendukung Tampilkan ruang vektor, pengelompokan, karakterisasi memanfaatkan KNN, SVM, Perceptron.

Ramp

The Ramp atau jalan adalah Perpustakaan python untuk cepat prototyping mesin belajar pengaturan. Ringan berbasis Panda mesin belajar sistem pluggable dengan ada python mesin belajar dan pengukuran Aparatur (sci-kit-belajar, rpy2, dan sebagainya.). Incline memberikan dasar, definitif struktur linguistik untuk menyelidiki menyoroti, perhitungan, dan perubahan cepat dan mahir.

Milk

Milk adalah machine learning dengan Python. Perhatian adalah pada pengaturan diarahkan dengan beberapa kelompok diakses: SVMs, k-NN, sewenang-wenang hutan, pohon pilihan. Selain itu melakukan termasuk penentuan. Kelompok ini dapat konsolidasi dari berbagai sudut pandang sistem pengelompokan beragam bentuk. Untuk tanpa pengawasan belajar, tiriskan mendasari k-menyiratkan daun dan kecenderungan penyebaran.

Skdata

Skdata adalah sebuah perpustakaan informasi indeks untuk mesin belajar dan pengukuran. Modul ini memberikan dilembagakan Python akses ke isu-isu mainan seperti terkenal PC visi dan normal bahasa mempersiapkan data koleksi.

Mlxtend

Perpustakaan terdiri dari aparat berguna dan ekspansi untuk usaha ilmu informasi sehari-hari.

Machine-Learning-Test

Pertemuan tes aplikasi diproduksi memanfaatkan pembelajaran mesin Amazon.

REP

REP adalah suatu kondisi untuk mengarahkan penelitian berbasis informasi dalam cara yang dapat diprediksi dan direproduksi. Itu telah terikat bersama kelompok pembungkus untuk berbagai macam penggunaan seperti TMVA, Sklearn, XGBoost, uBoost. Ini dapat menyiapkan kelompok parallelly pada sekelompok. Ini mendukung plot intuitif

NVIDIA vid2vid Technique

Telah ada kolosal kemajuan di bidang interpretasi gambar-gambar. Pokoknya, video mempersiapkan bidang jarang telah mengamati banyak lompatan maju akhir-akhir ini. Sampai sekarang

NVIDIA, resmi mengemudi rute dalam memanfaatkan pembelajaran yang mendalam untuk gambar dan video mempersiapkan, publik telah merilis sebuah prosedur yang melakukan video ke video interpretasi, dengan hasil yang menakjubkan. Mereka secara terbuka telah merilis kode mereka pada GitHub sehingga Anda dapat mulai dengan memanfaatkan strategi ini sekarang. Kode ini PyTorch penggunaan vid2vidand Anda dapat menggunakannya untuk:

• Mengubah nama semantik menjadi wajar bermutu rekaman
• Menciptakan berbagai hasil untuk mengintegrasikan orang berbicara dari tepi maps
• Menghasilkan tubuh manusia dari sikap tertentu (struktur serta seluruh tubuh!)

Dopamine by Google

Jika Anda telah bekerja atau diperiksa dalam bidang dukungan belajar, Anda akan memiliki pemikiran tentang bagaimana merepotkan (jika tentunya layak) untuk meniru metodologi yang sudah ada. Dopamin adalah sistem TensorFlow yang telah dibuat dan diumumkan kepada publik dengan harapan mempercepat kemajuan di bidang ini dan membuatnya semakin beradaptasi dan direproduksi.

Dalam kasus Anda telah membutuhkan untuk belajar dukungan mengadaptasi namun ketakutan oleh seberapa kompleks itu adalah, Toko ini datang sebagai satu peluang brilian. Diakses dalam hanya 15 Catatan Python, kode menyertai terperinci dokumentasi dan dataset gratis!

Chorrrds

Ini adalah untuk semua klien R di luar sana. Kita sebagai aturan download R bundel dari CRAN jadi aku untuk satu belum ingin pergi ke GitHub, namun, bundel ini adalah salah satu yang saya temukan sangat menarik. Chorrrds mendorong Anda untuk memisahkan, membedah dan memilah-milah musik harmoni. Bahkan datang pra-ditumpuk dengan beberapa musik dataset. Anda cukup dapat memperkenalkan dari CRAN, atau memanfaatkan bundel devtools untuk men-download dari GitHub.

PredictionIO

PredictionIO adalah sebuah sistem daya guna yang luas. Ini menggabungkan beberapa tata letak motor untuk usaha pasti dimengerti, misalnya, pengelompokan dan proposal, yang dapat dimodifikasi, mengaitkan dengan aplikasi yang ada dengan REST api atau SDK, dan menggabungkan mendukung untuk Spark MLib. Karena ini didasarkan atas Spark dan menggunakan sistem biologis, itu tidak harus shock siapa pun PredictionIO yang diproduksi terutama di Scala.

Masker R-CNN

Masker R-CNN adalah untuk artikel lokasi dan divisi. Ini adalah penggunaan masker R-CNN pada Python 3, Keras, dan TensorFlow. Model menciptakan melompat kotak dan divisi kerudung untuk setiap kemunculan artikel dalam gambar. Itu tergantung pada fitur piramida jaringan (FPN) dan ResNet101 tulang punggung.

Pengenalan wajah

Memahami dan memanipulasi wajah dari Python atau dari garis langsung dengan dunia yang paling sederhana wajah pengakuan Perpustakaan. Ini juga memberikan langsung wajah pengakuan arah garis peralatan yang memberi Anda kesempatan untuk menghadapi pengakuan pada amplop gambar dari baris perintah!

Flask

Flask atau labu adalah struktur aplikasi web WSGI ringan. Hal ini dimaksudkan untuk membuat awal tajam dan sederhana, dengan kapasitas untuk skala hingga aplikasi yang kompleks. Ini dimulai sebagai pembungkus langsung sekitar Werkzeug dan Jinja dan ternyata menjadi menonjol antara struktur aplikasi web Python paling lazim.

Zulip

Zulip adalah sumber terbuka luar biasa merakit aplikasi kunjungan yang mengkonsolidasikan kecepatan terus-menerus bicara dengan kelebihan efisiensi diskusi dirangkai. Zulip yang digunakan oleh usaha sumber terbuka, Fortune 500 organisasi, luas model tubuh, dan orang lain yang memerlukan terus-menerus berbicara kerangka kerja yang memungkinkan klien untuk mudah proses ratusan atau ribuan pesan multi-hari. Dengan lebih dari 300 pemberi konvergen lebih dari 500 mengajukan sebulan, Zulip adalah demikian juga dalam proyek agregat chat terbesar dan cepat berkembang sumber terbuka.

Kesimpulan

GitHub adalah sepotong teknologi terus berkembang. Sedang diadopsi oleh berbagai perusahaan untuk kemajuan mereka keseluruhan fungsi. Dengan bantuan dari semua proyek-proyek terkait ini, Anda dapat melakukan lebih dari sebelumnya dengan GitHub.

Baca Juga :

10 film tentang Data Science dan Mesin Learning

Contoh Kasus Mode Pengalamatan