Top 6 KI-Projekte in Github, die Sie jetzt ausprobieren sollten [2022]

Github ist eine der beliebtesten Plattformen für Entwickler. Es beherbergt zahlreiche Projekte. Wenn Sie also die erfolgreichsten Projekte in einem bestimmten Bereich herausfinden möchten, sollten Sie dorthin gehen. Zu wissen, was beliebt ist und was nicht, stellt sicher, dass Sie mit den neuesten Entwicklungen in Ihrem Bereich auf dem Laufenden sind.

Aus diesem Grund haben wir heute die wichtigsten KI-Projekte in Github besprochen. Die meisten der hier besprochenen Projekte setzen voraus, dass Sie mit den Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens vertraut sind. Lass uns anfangen:

Top KI-Projekte in Github

1. TensorFlow

TensorFlow führt die Liste der KI-Projekte in Github aus mehreren Gründen an. Erstens ist es das beliebteste Framework für maschinelles Lernen. Zweitens ist es Open Source. Schließlich verfügt es über unzählige Funktionen, die die Arbeit an KI-Projekten vereinfachen. Es verfügt über eine umfangreiche Sammlung von Bibliotheken und Tools mit Community-Ressourcen, mit denen Forscher mühelos ML-Anwendungen erstellen können.

TensorFlow verfügt über einige der bekanntesten ML-Frameworks und APIs, die es zu einem Muss für jeden KI-Profi machen. Sie können Modelle für maschinelles Lernen schnell erstellen, indem Sie High-Level-APIs wie Keras verwenden. Seine APIs erleichtern mehrere Aufgaben, einschließlich Debugging und Modelliteration. Ein weiterer Vorteil der Verwendung von TensorFlow ist die Zugänglichkeit.

Sie können TensorFlow verwenden, um Modelle im Browser, vor Ort, in der Cloud oder auf Ihrem Gerät in jeder von Ihnen verwendeten Sprache zu trainieren und bereitzustellen. Es erleichtert das Experimentieren zu Forschungszwecken und ist daher auch für Akademiker eine ausgezeichnete Wahl.

TensorFlow hat mehr als 1.46.000 Sterne und 82.000 Forks auf Github. Es ist ein Produkt des Google Brain Teams, das der Machine Intelligence Research Group von Google angehörte. TensorFlow verfügt auch über C++- und Python-APIs. Alles in allem ist es ein Muss für jeden, der sich für die Verwendung von KI-Technologie interessiert.

2. scikit-lernen

scikit-learn basiert auf SciPy und ist ein Python-Modul für ML. Es kam 2007 in Form eines Google Summer of Code-Projekts auf den Markt, und sein Schöpfer ist David Cournapeau. Es ermöglicht Ihnen die Verwendung von Python für maschinelles Lernen und ist zweifellos ein hervorragendes Werkzeug für jeden Python- und KI-Entwickler.

Abgesehen von SciPy basiert es auch auf Matplotlib und NumPy. Sie können es in mehreren Kontexten wiederverwenden, und seine Zugänglichkeit verbessert seine Eignung weiter. Einer der größten Vorteile von scikit-learn ist die Sammlung von Tools für die prädiktive Datenanalyse. Sie können scikit-learn jedoch auch für Regression, Klassifizierung, Dimensionsreduktion, Clustering, Vorverarbeitung, Modellauswahl und andere KI-Anwendungen verwenden. Es ermöglicht Ihnen, prominente Algorithmen, einschließlich K-Means-Clustering und Random Forest, einfach und effizient zu verwenden.

Wenn Sie ein Python-Entwickler sind, müssen Sie scikit-learn lernen, um ordnungsgemäß an ML-Projekten arbeiten zu können. Es hat über 41.000 Sterne und gehört damit auch zu den Top-ML-Projekten in Github.

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3. Handson-ml

Wenn Sie etwas über maschinelles Lernen und KI lesen möchten, dann ist dies das richtige Projekt für Sie. Es enthält viele Jupyter-Notebooks zu den Grundlagen von Deep Learning und maschinellem Lernen in Python.

Jupyter-Notebooks sind ein Produkt von jupyter.org und sind digitale Bücher mit interaktivem Code und Visuals. Sie können die im Notebook enthaltenen Beispiele direkt ausprobieren, während Sie sie verwenden, was sie zu einem großartigen Lernwerkzeug für Entwickler macht.

Alle Probleme, die dieses Projekt teilt, beziehen sich auf TensorFlow und scikit-learn, also stellen Sie sicher, dass Sie damit vertraut sind, bevor Sie mit der Arbeit an diesen Problemen beginnen. Während das Lösen dieser Übungen nützlich erscheinen mag, wenn Sie daran interessiert sind, eine personalisiertere und detailliertere Lernerfahrung zu erhalten, sollten Sie einen KI-Kurs in Betracht ziehen. Ein Kurs bietet Ihnen gezielte Unterstützung und stellt sicher, dass Sie jedes Thema effektiv studieren.

4. Qix

Qix ist eine weitere Sammlung von Ressourcen, die Sie verwenden können, um maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz zu studieren. Es teilt übersetzte chinesische Artikel über ML, die verschiedene Themen abdecken. Die meisten darin enthaltenen Inhalte sind jedoch immer noch auf Chinesisch. Es hat mehr als 13.000 Sterne auf Github und gehört dort zu den am besten bewerteten Projekten.

5. VorhersageIO

PredictionIO ist ein Open-Source-ML-Framework. Es ermöglicht die Bereitstellung von Algorithmen, die Erfassung von Ereignissen, deren Auswertung und die Abfrage von Vorhersageergebnissen über REST-APIs. Es basiert auf anderen gängigen Open-Source-Technologien wie HBase, Elasticsearch, Hadoop und Spark. Es erstellt prädiktive Engines für Machine-Learning-Projekte. Mit PredictionIO können Sie mehrere Engine-Versionen systematisch auswerten, in Echtzeit auf dynamische Abfragen reagieren, die ML-Modellierung verbessern und die Verwaltung der Dateninfrastruktur vereinfachen.

Es ist ein Produkt von Apache, das viele andere beliebte Open-Source-Produkte hervorgebracht hat. Sie können es als Teil eines Machine-Learning-Stacks zusammen mit MLlib, Apache Spark, Elasticsearch und Akka HTTP installieren. Das Erlernen von PredictionIO hilft Ihnen dabei, mehrere Analysetools in KI-Projekten effektiver einzusetzen. Es hat mehr als 12.400 Sterne auf seiner Github-Seite, sodass Sie sehen können, wie beliebt es unter den Top-ML-Projekten in Github ist.

Schauen Sie sich an: Python-Projekte in Github

6. LightGBM

LightGBM ist ein verteiltes, schnelles und leistungsstarkes Framework zur Gradientenverstärkung (MART, GBRT, GBDT, GBT). Es basiert auf Entscheidungsbaumalgorithmen und kann für Klassifizierung, Ranking und ähnliche Anwendungen für maschinelles Lernen verwendet werden.

Es ist ein Produkt von Microsoft und bietet dem Entwickler folgende Vorteile:

• Es kann problemlos mit großen Datenmengen umgehen
• Es unterstützt GPU- und paralleles Lernen
• Es hat eine sehr hohe Genauigkeit und verbraucht sehr wenig Speicher
• Es kann mit hoher Effizienz und Geschwindigkeit trainieren

Aufgrund dieser Vorteile haben in der Vergangenheit viele Gewinnerteams LightGBM verwendet. Seine Entwickler führten auch Vergleichsexperimente durch und behaupteten, LightGBM könne andere Boosting-Frameworks in allen Punkten (Genauigkeit und Effizienz) schlagen.

Es gibt mehrere inoffizielle Repositories im Zusammenhang mit LightGBM auf seiner Github-Seite, die Ihnen helfen können, seine Fähigkeiten weiter zu verbessern. Es hat eine blühende Community von Benutzern und Entwicklern auf Slack und anderen Plattformen, in der Sie alle Probleme besprechen können, auf die Sie bei der Verwendung von LIghtGBM stoßen. Es verdient sicherlich einen Platz in Ihrem Arsenal.

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Künstliche Intelligenz ist eines der am weitesten verbreiteten Lernthemen. Die Arbeit an Projekten und das Kennenlernen beliebter Tools, Frameworks und Bibliotheken helfen Ihnen dabei, ein richtiger KI-Profi zu werden.

Wenn Sie mehr über künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und verwandte Themen erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, mit unserem Blog zu beginnen. Dort finden Sie viele wertvolle Ressourcen zu diesen Themen, die von KI-Projektideen bis hin zu Interviewfragen für KI-Entwickler reichen .

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