PythonAIと機械学習のオープンソースプロジェクトトップ15

機械学習と人工知能は、学ぶべき最も進んだトピックのいくつかです。 したがって、効果的かつ効率的に学習するためには、最良の学習方法を採用する必要があります。

AIとMLの実装で使用できるプログラミング言語はたくさんありますが、その中で最も人気のある言語の1つはPythonです。 この記事では、Pythonでの複数のAIプロジェクトについて説明します。この分野の専門家になりたい場合は、このプロジェクトに精通している必要があります。

ここで説明したすべてのPythonプロジェクトは、幅広い対象者とユーザーが参加するオープンソースです。 これらのプロジェクトに精通していると、AIとMLをよりよく学ぶのに役立ちます。

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Python ML＆AIオープンソースプロジェクト

1.TensorFlow

TensorFlowは、PythonのオープンソースAIプロジェクトのリストのトップにあります。 これはGoogleの製品であり、開発者が機械学習モデルを作成してトレーニングするのに役立ちます。 GoogleのBrainTeamで働くエンジニアと研究者は、機械学習の研究を支援するためにTensorFlowを作成しました。 TensorFlowにより、プロトタイプを迅速かつ効率的に実用的な製品に変換することができました。

TensorFlowを使用すると、クラウドやブラウザでリモートで機械学習プロジェクトに取り組んだり、オンプレミスアプリケーションで使用したりできます。 TensorFlowは、AIプロフェッショナルにとって頼りになるソリューションであるため、世界中に数千人のユーザーがいます。

2.ケラス

Kerasはニューラルネットワーク用のアクセス可能なAPIです。 Pythonをベースにしており、CNTK、TensorFlow、Theanoで実行できます。 Pythonで記述されており、認知的負荷を軽減するためのベストプラクティスに従います。 ディープラーニングプロジェクトでの作業がより効率的になります。

エラーメッセージ機能は、開発者が間違いを特定して修正するのに役立ちます。 TensorFlow上で実行できるため、柔軟で用途の広いアプリケーションのメリットも得られます。 これは、ブラウザ、AndroidまたはiOSで、TF Liteを介して、およびWebAPIを介してKerasを実行できることを意味します。 ディープラーニングプロジェクトに取り組みたい場合は、Kerasに精通している必要があります。

読む：初心者向けの機械学習プロジェクト

3.テアノ

Theanoを使用すると、多次元配列を含む数式を最適化、評価、および定義できます。 これはPythonライブラリであり、機械学習の専門家にとってなくてはならない多くの機能を備えています。

安定性と速度が最適化されており、式をすばやく評価するための動的Cコードを生成できます。 Theanoを使用すると、その関数でもNumPy.ndarrayを使用できるため、NumPyの機能を効果的に使用できます。

4.Scikit-learn

Scikit-learnは、データ分析とデータマイニングに使用できるPythonベースのツールライブラリです。 さまざまな状況で再利用できます。 アクセシビリティに優れているので、使い方もとても簡単です。 その開発者は、matplotlib、NumPy、およびSciPyの上にそれを構築しました。

Scikit-learnを使用できるタスクには、クラスタリング、回帰、分類、モデル選択、前処理、次元削減などがあります。 適切なAIプロフェッショナルになるには、このライブラリを使用できる必要があります。

5.チェイナー

Chainerは、ニューラルネットワークで作業するためのPythonベースのフレームワークです。 リカレントネット、convnet、再帰ネット、フィードフォワードネットなどの複数のネットワークアーキテクチャをサポートします。 それとは別に、CUDA計算が可能になるため、数行のコードでGPUを使用できます。

必要に応じて、多くのGPUでChainerを実行することもできます。 Chainerの重要な利点は、コードのデバッグが非常に簡単になることです。そのため、その点で多くの労力を費やす必要はありません。 Githubでは、Chainerには12,000を超えるコミットがあるため、その人気を理解できます。

6.カフェ

CaffeはBerkeleyAIResearchの製品であり、モジュール性、速度、表現に焦点を当てたディープラーニングフレームワークです。 これは、Pythonで最も人気のあるオープンソースAIプロジェクトの1つです。

1日に6000万を超える画像を処理できるため、優れたアーキテクチャと速度を備えています。 さらに、産業用アプリケーション、学術研究、マルチメディア、およびその他の多くのドメインに使用している開発者の活発なコミュニティがあります。

7.Gensim

GensimはオープンソースのPythonライブラリであり、プレーンテキストファイルを分析してその意味構造を理解し、そのファイルと意味的に類似しているファイルを取得し、他の多くのタスクを実行できます。

この記事で説明した多くのPythonライブラリやフレームワークと同様に、スケーラブルでプラットフォームに依存しません。 人工知能の知識を使用してNLP（Natural Language Processing）プロジェクトに取り組むことを計画している場合は、このライブラリを確実に学習する必要があります。

8.PyTorch

PyTorchは、研究のプロトタイピングを容易にするのに役立ち、製品をより迅速に展開できます。 TorchScriptを介してグラフモード間を移行でき、スケーリング可能な分散トレーニングを提供します。 PyTorchは、複数のクラウドプラットフォームでも利用でき、NLP、コンピュータービジョン、およびその他の多くのソリューションをサポートする多数のライブラリとツールがエコシステムにあります。 高度なAI実装を実行するには、PyTorchに精通している必要があります。

続きを読む： TensorflowとPytorch –比較、機能、アプリケーション

9.将軍

Shogunは機械学習ライブラリ（オープンソース）であり、多くの統一された効率的なMLメソッドを提供します。 Pythonのみに基づいているわけではないため、Lua、C＃、Java、R、Rubyなどの他のいくつかの言語でも使用できます。 複数のアルゴリズムクラス、データ表現、およびツールを組み合わせることができるため、データパイプラインのプロトタイプをすばやく作成できます。

さまざまなOSセットアップで使用できるテスト用の素晴らしいインフラストラクチャがあります。 KrylovメソッドやMultipleKernelLearningなど、いくつかの専用アルゴリズムもあるため、Shogunについて学ぶことは、AIと機械学習を習得するのに確実に役立ちます。

10. Pylearn2

Theanoに基づくPylearn2は、Python開発者の間で最も普及している機械学習ライブラリの1つです。 Theanoがプラグインの安定化と最適化を処理している間、数式を使用してプラグインを作成できます。 Githubでは、Pylearn2には7,000を超えるコミットがあり、それらはまだ成長しており、ML開発者の間で人気があります。 Pylearn2は柔軟性に重点を置いており、メディア（画像、ベクトルなど）のインターフェイスやクロスプラットフォームの実装など、さまざまな機能を提供します。

11.ニラーン

Nilearnはデータのニューロイメージングに役立ち、人気のあるPythonモジュールです。 scikit-learn（前述）を使用して、デコード、モデリング、接続性分析、分類などのさまざまな統計アクションを実行します。 ニューロイメージングは​​医療分野で重要な分野であり、より高い精度でより良い診断などの複数の問題を解決するのに役立ちます。 医療分野でAIを使用することに興味がある場合は、ここから始めてください。

読む： Scikit-Pythonで学ぶ：機能、前提条件、長所と短所

12.ヌメンタ

Numentaは、HTM（Hierarchical Temporal Memory）と呼ばれる新皮質理論に基づいています。 多くの人がHTMとソフトウェアに基づいたソリューションを開発してきました。 ただし、このプロジェクトでは多くの作業が行われています。 HTMは、神経科学に基づく機械知能フレームワークです。

13. PyMC

PyMCは、マルコフ連鎖などのアルゴリズムでベイズ統計モデルを使用します。 これはPythonモジュールであり、柔軟性があるため、多くの分野でアプリケーションを見つけることができます。 数値問題にNumPyを使用し、ガウス過程専用のモジュールを備えています。

要約を作成し、診断を実行し、MCMCループを大きなプログラムに埋め込むことができます。 トレースは、プレーンテキスト、MySQLデータベース、およびPythonピクルスとして保存できます。 これは、人工知能の専門家にとって間違いなく優れたツールです。

14. DEAP

DEAPは、アイデアをテストしてプロトタイピングするための進化的計算フレームワークです。 あらゆる種類の表現を使用して遺伝的アルゴリズムに取り組み、プレフィックスツリーを介して遺伝的プログラミングを実行できます。

DEAPには、進化戦略、スナップショットを取得するチェックポイント、および標準のテスト機能を保存するためのベンチマークモジュールがあります。 これは、SCOOP、マルチプロセッシング、およびその他の並列化ソリューションで驚くほどうまく機能します。

15.迷惑

Annoyは、近似最近傍の略です。そうです、そうです、これはこのC ++ライブラリの正確な名前であり、Pythonバインディングもあります。 静的ファイルをインデックスとして使用しながら、最近傍検索を実行するのに役立ちます。 Annoyを使用すると、さまざまなプロセス間でインデックスを共有できるため、メソッドごとに複数のインデックスを作成する必要がありません。

その作成者はErikBernhaardssonであり、多くの著名な分野でアプリケーションを見つけています。たとえば、SpotifyはAnnoyを使用してユーザーにより良い推奨を行っています。

また読む：初心者のためのPythonプロジェクト

AIとMLでのPythonの詳細

PythonでのAIプロジェクトのこのリストがお役に立てば幸いです。 これらのプロジェクトについて学ぶことは、経験豊富なAIプロフェッショナルになるのに役立ちます。 TensorFlowまたはDEAPのどちらから始めても、この旅の重要なステップになります。

人工知能についてもっと知りたい場合は、ブログにアクセスすることをお勧めします。 そこには、詳細で貴重なリソースがたくさんあります。 さらに、 AIコースを受講して、より個別化された学習体験を得ることができます。

Pythonには活発なコミュニティがあり、ほとんどの開発者は独自の目的でライブラリを作成し、後でそれを公開して利益を得ています。 Python開発者が使用する一般的な機械学習ライブラリの一部を次に示します。 データサイエンスのスキルを更新したい場合は、データサイエンスプログラムのIIIT-BのエグゼクティブPGプログラムをご覧ください。