10 référentiels GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

Image de l’auteur | Chatte

L’apprentissage automatique est un champ vaste et dynamique qui englobe un large éventail de domaines, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, les algorithmes d’apprentissage automatique de base, l’apprentissage du renforcement, etc. Bien que la prise de cours puisse vous aider à apprendre les fondements théoriques, ils ne fournissent souvent pas l’expérience pratique nécessaire pour résoudre des problèmes réels ou démontrer vos capacités aux employeurs potentiels.

Pour devenir prêt pour l’emploi en tant qu’ingénieur d’apprentissage automatique, il est essentiel de créer un portefeuille diversifié de projets qui présentent à la fois vos compétences techniques et votre expérience pratique.

Dans cet article, nous passerons en revue 10 référentiels GitHub qui présentent des collections de projets d’apprentissage automatique. Chaque référentiel comprend des exemples de codes, de tutoriels et de guides pour vous aider à apprendre en faisant et en élargissant votre portefeuille avec des projets percutants du monde réel.

Référentiels GitHub pour les projets d’apprentissage automatique

1. La liste des ressources d’apprentissage en profondeur ultime

Lien: Christoschristofidis / Awesome-Deep-Learning

Une collection complète des meilleurs tutoriels, projets, livres et communautés d’apprentissage en profondeur. Ce référentiel est essentiel pour quiconque cherche à maîtriser les réseaux de neurones, à apprendre le renforcement et à rester à jour avec les dernières recherches sur l’IA.

2. 500+ Projets d’apprentissage automatique et d’IA avec code

Lien: AshishPatel26 / 500-AI-MACHINE-LEARNING-DEEP-LEARNING-CUCUTER-VISION-NLP-Projects-With-Code

Explorez plus de 500 projets du monde réel couvrant l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur et la PNL. Parfait pour les apprenants pratiques désireux de développer des compétences pratiques dans divers domaines.

3. Idées inspirantes du projet d’apprentissage automatique

Lien: Nirantk / Awesome-Project-Ideas

Une liste d’idées de projet impressionnantes couvrant l’apprentissage automatique, la PNL, la vision par ordinateur et les systèmes de recommandation. Idéal pour susciter l’inspiration et recommandé pour les étudiants de dernière année et les diplômés.

4. Top projets d’apprentissage en profondeur sur Github

Lien: aymericdamien / topdeeplearning

Une liste de projets d’apprentissage en profondeur populaires et tendances sur GitHub classés par les étoiles. Bien que bon nombre de ces projets, certains d’entre eux ne soient des cadres, des outils et des ressources en profondeur.

5. Bibliothèque du projet d’analyse des données et d’apprentissage automatique

Lien: Rhiever / Data-Analysis and Machine-Learning-Projects

Ce référentiel est rempli de matériel pédagogique, de code et de jeux de données pour l’analyse des données et les projets d’apprentissage automatique. Si vous êtes un éducateur à l’apprentissage automatique, cette ressource est parfaite pour vous de préparer des leçons pour votre classe ou d’aider les élèves à apprendre plus efficacement les concepts d’apprentissage automatique.

6. Projets d’IA génératif impressionnants

Lien: Steven2358 / Awesome-Generative-ai

Une collection de projets et services génératifs d’IA modernes, y compris des outils pour le texte, l’image, l’audio et la génération de vidéos. Ces outils et services peuvent vous aider à créer facilement vos propres projets ou produits. Étant donné l’accent croissant sur l’IA générative, cette ressource est idéale pour les débutants.

7. Apprentissage automatique avec Python: mini projets

Lien: devamoghs / machine-learning-with-python

Cette collection présente des projets d’apprentissage automatique à petite échelle conçus pour vous aider à comprendre les concepts de base. Vous apprendrez à créer et à implémenter des modèles d’apprentissage automatique, en utilisant Scikit-Learn pour la régression et la classification pour résoudre divers problèmes.

8. Solutions Kaggle et idées gagnantes

Lien: faridrashidi / solutions de kaggle

Une collection complète de solutions et d’idées de compétition de Kaggle. Ce référentiel est particulièrement utile comme vous pouvez apprendre des meilleurs apprenants de machines et comment ils résolvent divers problèmes pour gagner des compétitions. Sur environ 4 000 compétitions, seuls trois sont récompensés les meilleurs honneurs, ce qui signifie que vous trouverez les meilleures solutions et idées pour vos projets ici.

9. Tools et projets de Langchain impressionnants

Lien: Kyrolabs / Awesome-Langchain

Une liste organisée d’outils et de projets construits avec le cadre de Langchain, qui est populaire pour développer des applications alimentées par des modèles de grands langues et des agents d’IA. Découvrez ce que les développeurs construisent en utilisant de grands modèles de langue (LLM) et inspirez-vous pour vos propres projets ou startups, d’autant plus que les investisseurs sont impatients de s’impliquer dans cette tendance de l’IA.

10. Le Machine Learning & Deep Learning Compendium

Lien: orico / www.mlcompendium.com

Un projet de partage de connaissances ouvert du Dr Ori Cohen qui compile les références, les tutoriels et les ressources pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur. Il s’agit d’une ressource précieuse pour élargir vos connaissances et trouver du matériel d’apprentissage digne de confiance.

Conclusion

Apprendre en faisant est la meilleure politique. En travaillant sur ces projets, vous ne pratiquez pas seulement, vous construisez un portefeuille et une marque personnelle. Votre travail présentera votre créativité et vos compétences en résolution de problèmes au monde. Pour rester en avance sur la courbe et accélérer votre croissance, explorez régulièrement ces référentiels du projet d’apprentissage automatique et commencez à construire votre propre portefeuille aujourd’hui.

Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) est un professionnel certifié des data scientifiques qui aime construire des modèles d’apprentissage automatique. Actuellement, il se concentre sur la création de contenu et la rédaction de blogs techniques sur l’apprentissage automatique et les technologies de science des données. Abid est titulaire d’une maîtrise en gestion technologique et d’un baccalauréat en génie des télécommunications. Sa vision est de construire un produit d’IA en utilisant un réseau de neurones graphiques pour les étudiants aux prises avec une maladie mentale.