يجب عليك التحقق من أهم 6 مشروعات للذكاء الاصطناعي في جيثب [2022]

Github هي واحدة من أكثر المنصات شعبية للمطورين. يستضيف العديد من المشاريع ، لذلك إذا كنت ترغب في معرفة أنجح المشاريع في مجال معين ، يجب أن تتوجه إلى هناك. إن معرفة ما هو شائع وما هو غير مألوف يضمن أنك على اطلاع بآخر التطورات في مجال عملك.

لهذا السبب ناقشنا أفضل مشاريع الذكاء الاصطناعي في Github اليوم. تتطلب معظم المشاريع التي نناقشها هنا أن تكون على دراية بأساسيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. هيا بنا نبدأ:

أفضل مشروعات الذكاء الاصطناعي في جيثب

1. TensorFlow

يتصدر TensorFlow قائمة مشروعات الذكاء الاصطناعي في Github لأسباب متعددة. أولاً ، إنه أكثر إطار عمل للتعلم الآلي شيوعًا ؛ ثانيًا ، مفتوح المصدر. أخيرًا ، يحتوي على الكثير من الميزات التي تبسط العمل في مشاريع الذكاء الاصطناعي. يحتوي على مجموعة واسعة من المكتبات والأدوات مع موارد المجتمع التي تسمح للباحثين بإنشاء تطبيقات ML بسهولة.

تمتلك TensorFlow بعضًا من أبرز أطر عمل تعلم الآلة و API والتي تجعلها ضرورية لأي متخصص في الذكاء الاصطناعي. يمكنك بناء نماذج التعلم الآلي بسرعة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات عالية المستوى مثل Keras. تجعل واجهات برمجة التطبيقات الخاصة به مهامًا متعددة سهلة ، بما في ذلك تصحيح الأخطاء وتكرار النماذج. ميزة أخرى لاستخدام TensorFlow هي إمكانية الوصول إليها.

يمكنك استخدام TensorFlow لتدريب النماذج ونشرها في المتصفح أو في مكان العمل أو في السحابة أو على جهازك من خلال أي لغة تستخدمها. إنه يسهل التجريب لأغراض البحث ، لذلك إذا كان اختيارًا ممتازًا للأكاديميين أيضًا.

يحتوي TensorFlow على أكثر من 1،46،000 نجمة و 82،000 شوكة على Github. إنه منتج من Google Brain Team ، الذي كان ضمن مجموعة Google Machine Intelligence Research. يحتوي TensorFlow على واجهات برمجة تطبيقات C ++ و Python أيضًا. الكل في الكل ، إنه أمر لا بد منه لأي شخص مهتم باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي.

2. scikit-Learn

تم بناء scikit-Learn على SciPy وهو وحدة Python لـ ML. دخلت السوق في شكل مشروع Google Summer of Code في عام 2007 ، ومنشئها ديفيد كورنابو. يسمح لك باستخدام Python للتعلم الآلي وهو بلا شك أداة ممتازة لأي مطور Python و AI.

بصرف النظر عن SciPy ، فهو مبني على matplotlib و NumPy أيضًا. يمكنك إعادة استخدامه في سياقات متعددة ، وإمكانية الوصول إليه تعزز ملاءمته بشكل أكبر. واحدة من أفضل مزايا scikit-Learn هي مجموعة أدوات لتحليل البيانات التنبؤية. ومع ذلك ، يمكنك أيضًا استخدام scikit-Learn للتراجع والتصنيف وتقليل الأبعاد والتجميع والمعالجة المسبقة واختيار النموذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى. يسمح لك باستخدام خوارزميات بارزة ، بما في ذلك مجموعات K-mean ، والغابات العشوائية بسهولة وكفاءة.

إذا كنت مطور Python ، فيجب أن تتعلم scikit-Learn للعمل على مشاريع ML بشكل صحيح. لديها أكثر من 41000 نجمة ، وبالتالي فهي أيضًا من بين أفضل مشاريع ML في Github.

تعلم أفضل دورة ذكاء اصطناعي من أفضل الجامعات في العالم. احصل على درجة الماجستير أو برنامج PGP التنفيذي أو برامج الشهادات المتقدمة لتسريع مسار حياتك المهنية.

3. Handson-ml

إذا كنت تريد القيام ببعض القراءة عن التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي ، فهذا هو المشروع المناسب لك. يحتوي على العديد من دفاتر Jupyter حول أساسيات التعلم العميق والتعلم الآلي في Python.

دفاتر Jupyter هي نتاج jupyter.org وهي كتب رقمية ذات كود تفاعلي ومرئيات. يمكنك تجربة الأمثلة الموجودة في الكمبيوتر المحمول مباشرةً أثناء استخدامها ، مما يجعلها أداة تعليمية رائعة للمطورين.

ترتبط جميع المشكلات التي يشاركها هذا المشروع بـ TensorFlow و scikit-Learn ، لذا تأكد من أنك على دراية بها قبل البدء في العمل على حل هذه المشكلات. بينما قد يبدو حل هذه التمارين مفيدًا إذا كنت مهتمًا بالحصول على تجربة تعليمية أكثر تخصيصًا وتفصيلاً ، يجب أن تفكر في الحصول على دورة تدريبية حول الذكاء الاصطناعي. ستوفر لك الدورة التدريبية دعمًا مخصصًا وتتأكد من دراسة كل موضوع بشكل فعال.

4. Qix

Qix هي مجموعة أخرى من الموارد التي يمكنك استخدامها لدراسة التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي. تشارك الأوراق الصينية المترجمة عن ML ، والتي تغطي مواضيع مختلفة. ومع ذلك ، فإن معظم المحتوى الموجود فيه لا يزال باللغة الصينية. لديها أكثر من 13000 نجمة على جيثب وهي من بين المشاريع الأعلى تصنيفًا هناك.

5. التنبؤ

PredictionIO هو إطار عمل ML مفتوح المصدر. يتيح نشر الخوارزميات وجمع الأحداث وتقييمها والاستعلام عن النتائج التنبؤية من خلال واجهات برمجة تطبيقات REST. يعتمد على تقنيات أخرى مفتوحة المصدر منتشرة مثل HBase و Elasticsearch و Hadoop و Spark. يخلق محركات تنبؤية لمشاريع التعلم الآلي. يمكنك تقييم إصدارات محركات متعددة بشكل منهجي ، والاستجابة في الوقت الفعلي للاستعلامات الديناميكية ، وتحسين نمذجة ML ، وتبسيط إدارة البنية التحتية للبيانات باستخدام PredictionIO.

إنه أحد منتجات Apache ، التي أنتجت العديد من المنتجات مفتوحة المصدر الشهيرة. يمكنك تثبيته كجزء من مكدس التعلم الآلي مع MLlib و Apache Spark و Elasticsearch و Akka HTTP. سيساعدك التعرف على برنامج PredictionIO في استخدام أدوات تحليل متعددة في مشروعات الذكاء الاصطناعي بمزيد من الفعالية. يحتوي على أكثر من 12400 نجمة على صفحته على Github ، لذا يمكنك أن ترى مدى شعبيته من بين أفضل مشاريع ML في Github.

راجع: مشاريع Python في Github

6. LightGBM

LightGBM هو إطار عمل موزع وسريع وعالي الأداء لتعزيز التدرج (MART ، GBRT ، GBDT ، GBT). يعتمد على خوارزميات شجرة القرار ، ويمكنك استخدامه للتصنيف والترتيب وتطبيقات التعلم الآلي المماثلة.

إنه أحد منتجات Microsoft ويقدم المزايا التالية للمطور:

• يمكنه التعامل مع البيانات واسعة النطاق بسهولة
• وهو يدعم تعليم الجرافيكس والتوازي
• لديها دقة عالية جدا وذاكرة منخفضة جدا للمستهلكين
• يمكن أن تتدرب بكفاءة عالية وسرعة

نظرًا لهذه المزايا ، استخدمت العديد من الفرق الفائزة بالمنافسة LightGBM في الماضي. أجرى مطوروها تجارب مقارنة أيضًا وادعوا أن LightGBM يمكنها التغلب على أطر تعزيز أخرى من جميع النواحي (الدقة والكفاءة).

هناك العديد من المستودعات غير الرسمية المتعلقة بـ LightGBM موجودة على صفحة Github الخاصة بها ، والتي يمكن أن تساعدك في تعزيز قدراتها بشكل أكبر. لديه مجتمع مزدهر من المستخدمين والمطورين على Slack والأنظمة الأساسية الأخرى حيث يمكنك مناقشة أي مشكلات تواجهك أثناء استخدام LIghtGBM. بالتأكيد تستحق مكانًا في ترسانتك.

تعرف على المزيد حول الذكاء الاصطناعي

الذكاء الاصطناعي هو أحد أوسع الموضوعات التي يجب تعلمها. سيساعدك العمل في المشاريع والتعرف على الأدوات والأطر والمكتبات الشائعة في أن تصبح محترفًا مناسبًا للذكاء الاصطناعي.

إذا كنت ترغب في معرفة المزيد حول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والمواضيع ذات الصلة ، فإننا نوصي بالبدء بمدونتنا. ستجد هناك الكثير من الموارد القيمة حول هذه الموضوعات التي تتراوح من أفكار مشاريع الذكاء الاصطناعي إلى أسئلة المقابلات لمطوري الذكاء الاصطناعي .

الخروج من برنامج الشهادة المتقدمة upGrad في التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية. تم تصميم هذه الدورة التدريبية مع مراعاة أنواع مختلفة من الطلاب المهتمين بالتعلم الآلي ، حيث تقدم إرشادًا من 1-1 وغير ذلك الكثير.