Die 15 besten Open-Source-Projekte für Python-KI und maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz sind einige der am weitesten fortgeschrittenen Themen, die es zu lernen gilt. Sie müssen also die besten Lernmethoden anwenden, um sicherzustellen, dass Sie sie effektiv und effizient lernen.

Es gibt viele Programmiersprachen, die Sie in KI- und ML-Implementierungen verwenden können, und eine der beliebtesten unter ihnen ist Python. In diesem Artikel diskutieren wir mehrere KI-Projekte in Python, mit denen Sie vertraut sein sollten, wenn Sie ein Profi auf diesem Gebiet werden möchten.

Alle Python-Projekte, die wir hier besprochen haben, sind Open Source mit breitem Publikum und Benutzern. Wenn Sie mit diesen Projekten vertraut sind, können Sie KI und ML besser lernen.

Ich hoffe, Sie werden viel lernen, während Sie an diesen Python-Projekten arbeiten. Wenn Sie neugierig darauf sind, Data Science zu lernen, um an der Spitze des rasanten technologischen Fortschritts zu stehen, sehen Sie sich das Professional Certificate Program in Data Science for Business Decision Making von upGrad & IIM-K an und bilden Sie sich für die Zukunft weiter.

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Open-Source-Projekte für Python ML und KI

1. TensorFlow

TensorFlow führt die Liste der Open-Source-KI-Projekte in Python an. Es ist ein Produkt von Google und hilft Entwicklern beim Erstellen und Trainieren von Modellen für maschinelles Lernen. Die Ingenieure und Forscher, die im Brain Team von Google arbeiten, haben TensorFlow entwickelt, um sie bei der Durchführung von Forschungen zum maschinellen Lernen zu unterstützen. TensorFlow ermöglichte es ihnen, Prototypen schnell und effizient in funktionierende Produkte umzuwandeln.

Mit TensorFlow können Sie an Ihren Machine-Learning-Projekten remote in der Cloud oder im Browser arbeiten oder es in lokalen Anwendungen verwenden. TensorFlow hat Tausende von Benutzern weltweit, da es die ideale Lösung für jeden KI-Profi ist.

2. Keras

Keras ist eine zugängliche API für neuronale Netze. Es basiert auf Python und kann sowohl auf CNTK, TensorFlow als auch auf Theano ausgeführt werden. Es ist in Python geschrieben und folgt Best Practices, um die kognitive Belastung zu reduzieren. Es macht die Arbeit an Deep-Learning-Projekten effizienter.

Die Fehlermeldungsfunktion hilft Entwicklern, Fehler zu identifizieren und zu beheben. Da Sie es zusätzlich zu TensorFlow ausführen können, profitieren Sie auch von der flexiblen und vielseitigen Anwendung. Das bedeutet, dass Sie Keras in Ihrem Browser, auf Android oder iOS über TF Lite sowie über deren Web-API ausführen können. Wenn Sie an Deep-Learning-Projekten arbeiten möchten, müssen Sie mit Keras vertraut sein.

Lesen Sie: Machine Learning-Projekte für Anfänger

3. Theano

Mit Theano können Sie mathematische Ausdrücke optimieren, auswerten und definieren, die mehrdimensionale Arrays beinhalten. Es ist eine Python-Bibliothek und verfügt über viele Funktionen, die es zu einem Muss für jeden Experten für maschinelles Lernen machen.

Es ist auf Stabilität und Geschwindigkeit optimiert und kann dynamischen C-Code generieren, um Ausdrücke schnell auszuwerten. Theano ermöglicht es Ihnen, NumPy.ndarray auch in seinen Funktionen zu verwenden, sodass Sie die Fähigkeiten von NumPy effektiv nutzen können.

4. Scikit-lernen

Scikit-learn ist eine Python-basierte Bibliothek von Tools, die Sie für Datenanalyse und Data Mining verwenden können. Sie können es in zahlreichen Kontexten wiederverwenden. Es hat eine hervorragende Zugänglichkeit, sodass die Verwendung auch recht einfach ist. Seine Entwickler haben es auf matplotlib, NumPy und SciPy aufgebaut.

Zu den Aufgaben, für die Sie Scikit-learn verwenden können, gehören Clustering, Regression, Klassifizierung, Modellauswahl, Vorverarbeitung und Dimensionsreduktion. Um ein richtiger KI-Profi zu werden, müssen Sie in der Lage sein, diese Bibliothek zu verwenden.

5. Ketter

Chainer ist ein Python-basiertes Framework für die Arbeit an neuronalen Netzen. Es unterstützt mehrere Netzwerkarchitekturen, darunter rekurrente Netze, Convnets, rekursive Netze und Feed-Forward-Netze. Abgesehen davon ermöglicht es die CUDA-Berechnung, sodass Sie eine GPU mit sehr wenigen Codezeilen verwenden können.

Sie können Chainer bei Bedarf auch auf vielen GPUs ausführen. Ein wesentlicher Vorteil von Chainer ist, dass es das Debuggen des Codes sehr einfach macht, sodass Sie sich diesbezüglich nicht viel Mühe geben müssen. Auf Github hat Chainer mehr als 12.000 Commits, sodass Sie verstehen können, wie beliebt es ist.

6. Kaffee

Caffe ist ein Produkt von Berkeley AI Research und ein Deep-Learning-Framework, das sich auf Modularität, Geschwindigkeit und Ausdruck konzentriert. Es gehört zu den beliebtesten Open-Source-KI-Projekten in Python.

Es verfügt über eine hervorragende Architektur und Geschwindigkeit, da es mehr als 60 Millionen Bilder an einem Tag verarbeiten kann. Darüber hinaus verfügt es über eine blühende Community von Entwicklern, die es für industrielle Anwendungen, akademische Forschung, Multimedia und viele andere Bereiche verwenden.

7. Gensim

Gensim ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, die Klartextdateien analysieren kann, um ihre semantische Struktur zu verstehen, Dateien abzurufen, die dieser semantisch ähnlich sind, und viele andere Aufgaben ausführen kann.

Es ist skalierbar und plattformunabhängig, wie viele der Python-Bibliotheken und -Frameworks, die wir in diesem Artikel besprochen haben. Wenn Sie vorhaben, Ihr Wissen über künstliche Intelligenz für die Arbeit an NLP-Projekten (Natural Language Processing) einzusetzen, sollten Sie diese Bibliothek unbedingt studieren.

8. PyTorch

PyTorch hilft bei der Erleichterung des Forschungsprototypings, damit Sie Produkte schneller bereitstellen können. Es ermöglicht Ihnen den Wechsel zwischen Diagrammmodi über TorchScript und bietet verteiltes Training, das Sie skalieren können. PyTorch ist auch auf mehreren Cloud-Plattformen verfügbar und verfügt in seinem Ökosystem über zahlreiche Bibliotheken und Tools, die NLP, Computer Vision und viele andere Lösungen unterstützen. Um fortgeschrittene KI-Implementierungen durchzuführen, müssen Sie sich mit PyTorch vertraut machen.

Lesen Sie mehr: Tensorflow vs. Pytorch – Vergleich, Funktionen und Anwendungen

9. Shogun

Shogun ist eine Bibliothek für maschinelles Lernen (Open Source) und bietet viele einheitliche sowie effiziente ML-Methoden. Es basiert nicht ausschließlich auf Python, sodass Sie es auch mit mehreren anderen Sprachen wie Lua, C#, Java, R und Ruby verwenden können. Es ermöglicht die Kombination mehrerer Algorithmusklassen, Datendarstellungen und Tools, sodass Sie schnell Prototypen für Datenpipelines erstellen können.

Es verfügt über eine fantastische Infrastruktur zum Testen, die Sie für verschiedene Betriebssystemkonfigurationen verwenden können. Es verfügt auch über mehrere exklusive Algorithmen, darunter Krylov-Methoden und Multiple Kernel Learning, sodass das Erlernen von Shogun Ihnen sicherlich dabei helfen wird, KI und maschinelles Lernen zu meistern.

10. Pylearn2

Basierend auf Theano gehört Pylearn2 zu den am weitesten verbreiteten Bibliotheken für maschinelles Lernen unter Python-Entwicklern. Sie können mathematische Ausdrücke verwenden, um seine Plugins zu schreiben, während Theano sich um ihre Stabilisierung und Optimierung kümmert. Auf Github hat Pylearn2 mehr als 7.000 Commits und sie wachsen weiter, was seine Popularität unter ML-Entwicklern zeigt. Pylearn2 konzentriert sich auf Flexibilität und bietet eine Vielzahl von Funktionen, darunter eine Schnittstelle für Medien (Bilder, Vektoren usw.) und plattformübergreifende Implementierungen.

11. Nilearn

Nilearn hilft bei Neuroimaging-Daten und ist ein beliebtes Python-Modul. Es verwendet scikit-learn (das wir bereits besprochen haben), um verschiedene statistische Aktionen wie Dekodierung, Modellierung, Konnektivitätsanalyse und Klassifizierung durchzuführen. Die Neurobildgebung ist ein herausragender Bereich im medizinischen Sektor und kann bei der Lösung mehrerer Probleme helfen, z. B. einer besseren Diagnose mit höherer Genauigkeit. Wenn Sie daran interessiert sind, KI im medizinischen Bereich einzusetzen, dann ist dies der richtige Ort, um anzufangen.

Lesen Sie: Scikit-learn in Python: Funktionen, Voraussetzungen, Vor- und Nachteile

12. Zahl

Numenta basiert auf einer Neocortex-Theorie namens HTM (Hierarchical Temporal Memory). Viele Menschen haben Lösungen entwickelt, die auf HTM und der Software basieren. In diesem Projekt wird jedoch viel gearbeitet. HTM ist ein Framework für maschinelle Intelligenz, das auf Neurowissenschaften basiert.

13. PyMC

PyMC verwendet Bayes'sche statistische Modelle mit Algorithmen wie der Markov-Kette. Es ist ein Python-Modul und findet aufgrund seiner Flexibilität in vielen Bereichen Anwendung. Es verwendet NumPy für numerische Probleme und hat ein spezielles Modul für Gaußsche Prozesse.

Es kann Zusammenfassungen erstellen, Diagnosen durchführen und MCMC-Schleifen in große Programme einbetten; Sie können Traces als Klartext, MySQL-Datenbanken sowie Python-Pickles speichern. Es ist zweifellos ein großartiges Werkzeug für jeden Experten für künstliche Intelligenz.

14. DEAP

DEAP ist ein evolutionäres Berechnungsframework zum Testen von Ideen und Prototyping. Sie können an genetischen Algorithmen mit jeder Art von Repräsentation arbeiten sowie genetische Programmierung durch Präfixbäume durchführen.

DEAP verfügt über Evolutionsstrategien, Checkpoints, die Snapshots erstellen, und ein Benchmarks-Modul zum Speichern von Standardtestfunktionen. Es funktioniert erstaunlich gut mit SCOOP, Multiprocessing und anderen Parallelisierungslösungen.

15. Ärgern

Annoy steht für Approximate Nearest Neighbors. Oh ja, ja, das ist der genaue Name dieser C++-Bibliothek, die auch Python-Anbindungen hat. Es hilft Ihnen bei der Suche nach dem nächsten Nachbarn, während statische Dateien als Indizes verwendet werden. Mit Annoy können Sie einen Index für verschiedene Prozesse freigeben, sodass Sie nicht mehrere Indizes für jede Methode erstellen müssen.

Sein Schöpfer ist Erik Bernhaardsson, und es findet Anwendungen in vielen prominenten Bereichen, zum Beispiel verwendet Spotify Annoy, um seinen Benutzern bessere Empfehlungen zu geben.

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Erfahren Sie mehr über Python in KI und ML

Wir hoffen, Sie fanden diese Liste von KI-Projekten in Python hilfreich. Das Lernen über diese Projekte wird Ihnen helfen, ein erfahrener KI-Profi zu werden. Egal, ob Sie mit TensorFlow oder DEAP beginnen, es wäre ein bedeutender Schritt auf diesem Weg.

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Python hat eine aktive Community, in der die meisten Entwickler Bibliotheken für ihre eigenen Zwecke erstellen und sie später zu ihrem Nutzen der Öffentlichkeit zugänglich machen. Hier sind einige der gängigen Bibliotheken für maschinelles Lernen, die von Python-Entwicklern verwendet werden. Wenn Sie Ihre Data-Science-Fähigkeiten auf den neuesten Stand bringen möchten, sehen Sie sich das Executive PG-Programm des IIIT-B im Data-Science-Programm an .