أفضل 15 مشروع Python AI & Machine Learning مفتوح المصدر

يعد التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي من أكثر الموضوعات تقدمًا للتعلم. لذلك يجب عليك استخدام أفضل طرق التعلم للتأكد من دراستك لها بفعالية وكفاءة.

هناك العديد من لغات البرمجة التي يمكنك استخدامها في تطبيقات AI و ML ، ومن أشهرها لغة Python. في هذه المقالة ، نناقش العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي في Python ، والتي يجب أن تكون على دراية بها إذا كنت تريد أن تصبح محترفًا في هذا المجال.

جميع مشاريع Python التي ناقشناها هنا مفتوحة المصدر مع جماهير ومستخدمين عريضين. سيساعدك التعرف على هذه المشاريع في تعلم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي بشكل أفضل.

آمل أن تتعلم الكثير أثناء العمل في مشاريع Python هذه. إذا كنت مهتمًا بتعلم علوم البيانات لتكون في مقدمة التطورات التكنولوجية السريعة ، فراجع برنامج الشهادة المهنية upGrad & IIM-K في علوم البيانات لاتخاذ قرارات الأعمال واكتسب مهاراتك المستقبلية.

انضم إلى دورة التعلم الآلي عبر الإنترنت من أفضل الجامعات في العالم - الماجستير ، وبرامج الدراسات العليا التنفيذية ، وبرنامج الشهادات المتقدمة في ML & AI لتسريع حياتك المهنية.

مشاريع Python ML & AI مفتوحة المصدر

1. TensorFlow

يتصدر TensorFlow قائمة مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر في Python. إنه أحد منتجات Google ويساعد المطورين في إنشاء نماذج التعلم الآلي والتدريب عليها. أنشأ المهندسون والباحثون العاملون في فريق Brain التابع لجوجل TensorFlow لمساعدتهم في إجراء بحث حول التعلم الآلي. مكنهم TensorFlow من تحويل النماذج الأولية إلى منتجات عاملة بسرعة وكفاءة.

باستخدام TensorFlow ، يمكنك العمل على مشاريع التعلم الآلي الخاصة بك عن بُعد في السحابة أو في المتصفح أو استخدامها في التطبيقات المحلية. لدى TensorFlow آلاف المستخدمين في جميع أنحاء العالم ، حيث إنه الحل الأمثل لأي متخصص في الذكاء الاصطناعي.

2. كراس

Keras هي واجهة برمجة تطبيقات يمكن الوصول إليها للشبكات العصبية. إنه مقره في Python ، ويمكنك تشغيله على CNTK و TensorFlow وكذلك Theano. إنه مكتوب بلغة Python ويتبع أفضل الممارسات لتقليل العبء المعرفي. يجعل العمل في مشاريع التعلم العميق أكثر كفاءة.

تساعد ميزة رسائل الخطأ المطورين في تحديد أي أخطاء وإصلاحها. نظرًا لأنه يمكنك تشغيله فوق TensorFlow ، فإنك تحصل على فائدة التطبيق المرن ومتعدد الاستخدامات أيضًا. هذا يعني أنه يمكنك تشغيل Keras في متصفحك ، على Android أو iOS من خلال TF Lite ، وكذلك من خلال واجهة برمجة تطبيقات الويب الخاصة بهم. إذا كنت ترغب في العمل في مشاريع التعلم العميق ، فيجب أن تكون على دراية بـ Keras.

قراءة: مشاريع التعلم الآلي للمبتدئين

3. ثيانو

يتيح لك Theano تحسين وتقييم وتعريف التعبيرات الرياضية التي تتضمن مصفوفات متعددة الأبعاد. إنها مكتبة Python ولديها العديد من الميزات التي تجعلها ضرورية لأي متخصص في التعلم الآلي.

تم تحسينه لتحقيق الاستقرار والسرعة ويمكنه إنشاء كود C ديناميكي لتقييم التعبيرات بسرعة. يسمح لك Theano باستخدام NumPy.ndarray في وظائفه أيضًا ، حتى تتمكن من استخدام إمكانات NumPy بشكل فعال.

4. Scikit-Learn

Scikit-Learn هي مكتبة أدوات قائمة على لغة Python يمكنك استخدامها لتحليل البيانات واستخراج البيانات. يمكنك إعادة استخدامه في سياقات عديدة. إنه يتمتع بإمكانية وصول ممتازة ، لذا فإن استخدامه سهل للغاية أيضًا. قام مطوروه ببنائه فوق matplotlib و NumPy و SciPy.

تتضمن بعض المهام التي يمكنك استخدام Scikit-Learn من أجلها التجميع والانحدار والتصنيف واختيار النموذج والمعالجة المسبقة وتقليل الأبعاد. لكي تصبح محترفًا مناسبًا للذكاء الاصطناعي ، يجب أن تكون قادرًا على استخدام هذه المكتبة.

5. تشينر

Chainer هو إطار عمل قائم على Python للعمل على الشبكات العصبية. وهو يدعم العديد من بنى الشبكات ، بما في ذلك الشبكات المتكررة ، والقنوات الصغيرة ، والشبكات العودية ، وشبكات التغذية الأمامية. بصرف النظر عن ذلك ، فإنه يسمح بحساب CUDA حتى تتمكن من استخدام وحدة معالجة الرسومات (GPU) مع عدد قليل جدًا من أسطر التعليمات البرمجية.

يمكنك أيضًا تشغيل Chainer على العديد من وحدات معالجة الرسومات إذا لزم الأمر. من المزايا المهمة لـ Chainer أنها تجعل تصحيح أخطاء الشفرة أمرًا سهلاً للغاية ، لذلك لن تضطر إلى بذل الكثير من الجهد في هذا الصدد. على Github ، لدى Chainer أكثر من 12000 التزام ، لذا يمكنك فهم مدى شعبيتها.

6. كافيه

Caffe هو أحد منتجات Berkeley AI Research وهو إطار تعليمي عميق يركز على النمطية والسرعة والتعبير. إنه من بين أكثر مشاريع الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر شيوعًا في Python.

يتمتع ببنية وسرعة ممتازين حيث يمكنه معالجة أكثر من 60 مليون صورة في اليوم. علاوة على ذلك ، لديها مجتمع مزدهر من المطورين الذين يستخدمونه للتطبيقات الصناعية والبحث الأكاديمي والوسائط المتعددة والعديد من المجالات الأخرى.

7. جنسيم

Gensim هي مكتبة Python مفتوحة المصدر يمكنها تحليل ملفات النص العادي لفهم هيكلها الدلالي ، واسترداد الملفات التي تشبه لغويًا تلك المكتبة ، وتنفيذ العديد من المهام الأخرى.

إنه قابل للتطوير ومستقل عن النظام الأساسي ، مثل العديد من مكتبات وأطر Python التي ناقشناها في هذه المقالة. إذا كنت تخطط لاستخدام معرفتك بالذكاء الاصطناعي للعمل على مشاريع NLP (معالجة اللغة الطبيعية) ، فعليك دراسة هذه المكتبة بالتأكيد.

8. PyTorch

تساعد PyTorch في تسهيل إنشاء النماذج الأولية للبحث حتى تتمكن من نشر المنتجات بشكل أسرع. يسمح لك بالانتقال بين أوضاع الرسم البياني من خلال TorchScript ويوفر تدريبًا موزعًا يمكنك قياسه. يتوفر PyTorch على منصات سحابية متعددة أيضًا ولديه العديد من المكتبات والأدوات في نظامه البيئي الذي يدعم البرمجة اللغوية العصبية ورؤية الكمبيوتر والعديد من الحلول الأخرى. لإجراء تطبيقات متقدمة للذكاء الاصطناعي ، يجب أن تتعرف على PyTorch.

اقرأ المزيد: Tensorflow vs Pytorch - مقارنة ، ميزات وتطبيقات

9. شوغون

Shogun هي مكتبة تعلم آلي (مفتوحة المصدر) وتوفر العديد من أساليب التعلم الآلي الموحدة والفعالة. لا يعتمد على Python حصريًا ، لذا يمكنك استخدامه مع العديد من اللغات الأخرى أيضًا مثل Lua و C # و Java و R و Ruby. يسمح بدمج فئات الخوارزميات المتعددة وتمثيلات البيانات والأدوات حتى تتمكن من وضع نموذج أولي لخطوط البيانات بسرعة.

يحتوي على بنية أساسية رائعة للاختبار يمكنك استخدامها في إعدادات نظام التشغيل المختلفة. يحتوي أيضًا على العديد من الخوارزميات الحصرية ، بما في ذلك طرق Krylov و Multiple Kernel Learning ، لذا فإن التعرف على Shogun سيساعدك بالتأكيد في إتقان الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

10. بيليرن 2

استنادًا إلى Theano ، يعد Pylearn2 من أكثر مكتبات التعلم الآلي انتشارًا بين مطوري Python. يمكنك استخدام التعبيرات الرياضية لكتابة ملحقاتها بينما يعتني Theano بتثبيتها وتحسينها. على Github ، لدى Pylearn2 أكثر من 7 آلاف التزام ، ولا تزال تنمو ، مما يدل على شعبيتها بين مطوري ML. يركز Pylearn2 على المرونة ويوفر مجموعة متنوعة من الميزات ، بما في ذلك واجهة للوسائط (الصور والمتجهات وما إلى ذلك) والتطبيقات عبر الأنظمة الأساسية.

11. نيليرن

تساعد Nilearn في بيانات التصوير العصبي وهي وحدة Python الشائعة. إنها تستخدم scikit-Learn (التي ناقشناها سابقًا) لأداء العديد من الإجراءات الإحصائية مثل فك التشفير والنمذجة وتحليل الاتصال والتصنيف. يعد التصوير العصبي مجالًا بارزًا في القطاع الطبي ويمكن أن يساعد في حل العديد من المشكلات مثل التشخيص الأفضل بدقة أعلى. إذا كنت مهتمًا باستخدام الذكاء الاصطناعي في المجال الطبي ، فهذا هو المكان المناسب للبدء.

قراءة: Scikit-Learn in Python: الميزات والمتطلبات المسبقة والإيجابيات والسلبيات

12. Numenta

يعتمد Numenta على نظرية القشرة المخية الحديثة تسمى HTM (الذاكرة الزمنية الهرمية). طور العديد من الأشخاص حلولًا تستند إلى HTM والبرامج. ومع ذلك ، هناك الكثير من العمل الجاري في هذا المشروع. HTM هو إطار عمل ذكاء آلي يعتمد على علم الأعصاب.

13. PyMC

يستخدم PyMC نماذج إحصائية بايزية مع خوارزميات مثل سلسلة ماركوف. إنها وحدة Python وبسبب مرونتها ، تجد تطبيقات في العديد من المجالات. يستخدم NumPy للمشاكل الرقمية وله وحدة نمطية مخصصة لعمليات Gaussian.

يمكنه إنشاء ملخصات وإجراء التشخيصات وتضمين حلقات MCMC في البرامج الكبيرة ؛ يمكنك حفظ الآثار كنص عادي ، وقواعد بيانات MySQL ، وكذلك مخللات Python. إنها بلا شك أداة رائعة لأي متخصص في الذكاء الاصطناعي.

14. DEAP

DEAP هو إطار حساب تطوري لاختبار الأفكار والنماذج الأولية. يمكنك العمل على الخوارزميات الجينية بأي نوع من التمثيل وكذلك أداء البرمجة الجينية من خلال أشجار البادئة.

يحتوي DEAP على استراتيجيات للتطور ونقاط فحص تأخذ لقطات ووحدة معيارية لتخزين وظائف الاختبار القياسية. إنه يعمل بشكل مذهل مع حلول SCOOP والمعالجة المتعددة وحلول الموازاة الأخرى.

15. مزعج

ترمز كلمة Annoy إلى Approximate Nearest Neighbours أوه نعم ، نعم ، هذا هو الاسم الدقيق لمكتبة C ++ هذه ، والتي تحتوي أيضًا على روابط Python. يساعدك على إجراء عمليات بحث الجار الأقرب أثناء استخدام الملفات الثابتة كفهارس. مع إزعاج ، يمكنك مشاركة فهرس عبر عمليات مختلفة حتى لا تضطر إلى إنشاء فهارس متعددة لكل طريقة.

منشئها هو Erik Bernhaardsson ، وتجد تطبيقات في العديد من المجالات البارزة ، على سبيل المثال ، تستخدم Spotify Annoy لتقديم توصيات أفضل لمستخدميها.

اقرأ أيضًا: مشاريع Python للمبتدئين

تعرف على المزيد حول Python في AI و ML

نأمل أن تكون قد وجدت هذه القائمة من مشاريع الذكاء الاصطناعي في Python مفيدة. سيساعدك التعرف على هذه المشاريع في أن تصبح محترفًا متمرسًا في مجال الذكاء الاصطناعي. سواء بدأت بـ TensorFlow أو DEAP ، ستكون خطوة مهمة في هذه الرحلة.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي ، فننصحك بالتوجه إلى مدونتنا. ستجد هناك الكثير من الموارد التفصيلية والقيمة. علاوة على ذلك ، يمكنك الحصول على دورة تدريبية في الذكاء الاصطناعي والحصول على تجربة تعليمية أكثر تخصيصًا.

تمتلك Python مجتمعًا نشطًا يقوم معظم المطورين بإنشاء مكتبات لأغراضهم الخاصة ثم يطلقونها لاحقًا للجمهور لمصلحتهم. فيما يلي بعض مكتبات التعلم الآلي الشائعة التي يستخدمها مطورو Python. إذا كنت ترغب في تحديث مهاراتك في علم البيانات ، فراجع برنامج IIIT-B's Executive PG في برنامج علوم البيانات .