大人気のGithub機械学習アイテムをご紹介 5選 - ScrapeStorm

この記事は五つの人気があるGitHub機械学習アイテムを紹介します。これらのアイテムは、自然言語処理（NLP）、コンピュータービジョン、ビッグデータなど、さまざまな機械学習の分野を含まれています。
##1.PyTorch-Transformers
**リンク：https://github.com/huggingface/pytorch-transformers**
NLPはテキストの処理方式を変えて、その強さは言葉で説明できないほどです。
PyTorch-Tirans formersが最も遅く出現しましたが、各種NLPタスクに既にある基準を打ち破りました。PyTorchの実装などその他の需要な要素を含めて、初心者の入門を助けます。
下記の記事はPyTorch-Transformersを詳しく分析します。ご参照ください。
①https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
②https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/?utm_source=blog&utm_medium=7
-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
③https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
##2. TDEngine
![2.2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482909/47c13395-11d9-b812-58e0-7ad611a9eccb.png)
**リンク：https://github.com/taosdata/TDengine**
TDEngineデータベースは、ほぼ1か月足らずで10,000近くのStarを蓄積しています。
TDEngineは、オープンソースビッグデータプラットフォームです。下記の分野に注目しています。
・モノのインターネット（IoT）
・車両のインターネット
・ITインフラストラクチャなど。
現在、注意すべき点が1つあります。TDEngineはLinuxのみをサポートしています。データエンジニア向けのリソースガイドを読むことをお勧めします。
・https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/data-engineer-comprehensive-list-resources-get-started/?utm_source=blog&amp;utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
##3.Video Object Removal
**リンク：https://github.com/zllrunning/video-object-removal**
コンピュータビジョンは画像を操作して処理するためのものであり、非常に先進的な技術です。コンピュータビジョンの専門家になるには、画像の目標検出が必須とされています。ビデオはどうですか？ 複数のビデオでターゲットの境界ボックスを描画する場合、それは単純に見えますが、実際の難易度はそれよりはるかに高く、ターゲットの動的な性質によりタスクがより複雑になります。
したがって、Video Object Removalは優れています。ビデオ内のターゲットの周囲に境界ボックスを描画する限り、それを削除できます。
![3.1.gif](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482909/61e29335-cdf1-e42b-490d-2b4bb31eaafb.gif)
下記の記事は素早く入門に役たちます。
・https://courses.analyticsvidhya.com/courses/computer-vision-using-deep-learning-version2/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
##4.Python Autocomplete
**リンク：https://github.com/vpj/python_autocomplete**
データ科学者の大部分の仕事は各種アルゴリズムを試験することです。Python AutocompleteはLSTMの簡単なモデルを使って自動的にPythonコードを書き上げることができます。
下記灰色の部分はLSTMモデルで自動的に生成されたコードです。
![4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482909/6ed9757e-77e2-caef-2df1-4de93876b06b.png)
LSTMの詳細は下記の記事をご参照ください。
・https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/fundamentals-of-deep-learning-introduction-to-lstm/?utm_source=blog&amp;amp;utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
##5.MedicalNet
![5.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/482909/7f9c8bf9-5d63-b323-6584-f3080bde5cc7.png)
MedicalNetは、医療データセットをさまざまなモダリティ、ターゲット臓器、および病状と組み合わせて、より大きなデータセットを構築します。
ご存知のとおり、モデル学習モデルは大量のトレーニングデータが必要ですが、TenCentが発表したMedicalNetは素晴らしいオープンソースプロジェクトです。ぜひ試してみてください。
下記の記事をご参照になれば幸いです。
・Https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/transfer-learning-the-art-of-fine-tuning-a-pre-trained-model/?utm_source=blog&amp;utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python

**元記事：https://blog.csdn.net/qq_28168421/article/details/101088174?utm_medium=distribute.pc_feed_category.none-task-blog-new-11.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_category.none-task-blog-new-11.nonecase&request_id=**