Como aprender aprendizado de máquina com repositórios GitHub?

O aprendizado de máquina dos repositórios do GitHub ajuda a ter uma compreensão sólida dos fundamentos de machine learning.

O aprendizado de máquina é um campo em rápida expansão com potencial para transformar muitos setores. O GitHub hospeda uma grande coleção de projetos de aprendizado de máquina de código aberto. Um repositório GitHub é a pasta .git/ dentro de um projeto. Este repositório rastreia todas as alterações feitas nos arquivos do seu projeto, construindo um histórico ao longo do tempo.

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O aprendizado de máquina e o aprendizado profundo são atualmente tópicos importantes na academia e na indústria. Dada a sua enorme popularidade, existem centenas de milhares de repositórios GitHub que contêm o código-fonte, a documentação e outras informações úteis para uma ampla gama de projetos relacionados a qualquer tópico. O GitHub é fácil de usar, oferece suporte a repositórios públicos e privados e a principal vantagem é que é gratuito em projetos de pequena escala. Enquanto isso, Git é uma ferramenta para gerenciar várias versões de edições de código-fonte que são transferidas para arquivos em um repositório Git, GitHub é um local para fazer upload de cópias do repositório Git.

Vejamos os Repositórios GitHub que ajudam a adquirir conhecimentos técnicos e teóricos sobre Machine Learning:

1. Tensorflow

O TensorFlow é uma plataforma completa de aprendizado de máquina de código aberto. O TensorFlow é um sistema poderoso para gerenciar todos os aspectos de um sistema de aprendizado de máquina; no entanto, esta aula se concentra no desenvolvimento e treinamento de modelos de aprendizado de máquina usando uma API específica do TensorFlow. As APIs do TensorFlow são organizadas hierarquicamente, com APIs de nível superior criadas em APIs de nível inferior. APIs de baixo nível são usadas por pesquisadores de aprendizado de máquina para criar e testar novos algoritmos de aprendizado de máquina.

2. Scikit-learn

Scikit-learn é uma biblioteca de aprendizado de máquina Python de código aberto construída em NumPy e SciPy. Destina-se a ser simples de usar e é compatível com uma ampla gama de outras bibliotecas e estruturas. O Scikit-learn é ideal para iniciantes e é frequentemente usado para tarefas de classificação, regressão e agrupamento.

3. Keras

O Keras do Google é uma API de aprendizado profundo de alto nível para implementar redes neurais. Ele é escrito em Python e é usado para simplificar a implementação da rede neural. Ele também permite a computação de várias redes neurais de back-end. O Keras é relativamente simples de aprender e trabalhar porque fornece um front-end python de alto nível com a opção de vários back-ends para computação.

4. PyTorchName

PyTorch é uma estrutura de aprendizado de máquina (ML) gratuita e de código aberto criada em Python e na biblioteca Torch. Torch é uma biblioteca de ML de código aberto escrita na linguagem de script Lua que é usada para criar redes neurais profundas. É uma das plataformas mais populares para pesquisa de aprendizado profundo. A estrutura foi projetada para reduzir o tempo entre a prototipagem de pesquisa e a implantação.

5. SciPyGenericName

SciPy é uma biblioteca Python popular entre os entusiastas de Machine Learning porque inclui módulos para otimização, álgebra linear, integração e estatística. Há uma distinção a ser feita entre a biblioteca SciPy e a pilha SciPy. SciPy é um dos pacotes essenciais que compõem a pilha SciPy. O SciPy também pode ser usado para manipular imagens.

6. Theano

Theano é uma biblioteca Python que nos permite avaliar com eficiência operações matemáticas, como matrizes multidimensionais. É usado principalmente no desenvolvimento de projetos de Deep Learning. Ele roda muito mais rápido em uma unidade de processamento gráfico (GPU) do que em uma CPU. Para problemas envolvendo grandes quantidades de dados, o Theano atinge altas velocidades que envergonham as implementações C. Ele pode tirar proveito das GPUs, o que permite superar C em uma CPU em ordens de magnitude sob certas condições.

7. Caffe

Caffe é uma estrutura de aprendizagem profunda de código aberto baseada em C++ e Python. Destina-se a ser rápido e eficiente e é frequentemente usado para classificação de imagens e extração de recursos. O Caffe tem uma comunidade grande e ativa de usuários e desenvolvedores e é frequentemente usado em conjunto com outras bibliotecas e estruturas como TensorFlow e PyTorch.

8. Shogun

Shogun é uma biblioteca de software de aprendizado de máquina C++ gratuita e de código aberto. Ele fornece uma ampla gama de algoritmos e estruturas de dados para problemas de aprendizado de máquina. Ele usa SWIG para fornecer interfaces para Octave, Python, R, Java, Lua, Ruby e C#.

9. R-TensorFlow

TensorFlowTM é uma biblioteca de software de código aberto que usa gráficos de fluxo de dados para realizar cálculos numéricos. Os nós do gráfico representam operações matemáticas, enquanto as arestas do gráfico representam as matrizes de dados multidimensionais (tensores) que são comunicadas entre eles. A arquitetura adaptável permite que você use uma única API para implantar computação em uma ou mais CPUs ou GPUs em um desktop, servidor ou dispositivo móvel.

10. Cat Boost

CatBoost é um algoritmo de aumento de gradiente para árvores de decisão. Ele foi criado por pesquisadores e engenheiros da Yandex e é usado para pesquisa, sistemas de recomendação, assistentes pessoais, carros autônomos, previsão do tempo e uma variedade de outras tarefas na Yandex e em outras empresas, como CERN, Cloudflare e táxi Careem. É de código aberto e qualquer um pode usá-lo.

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