Los 6 mejores proyectos de IA en Github que debería consultar ahora [2022]

Github es una de las plataformas más populares para desarrolladores. Alberga numerosos proyectos, por lo que si desea conocer los proyectos más exitosos en un dominio específico, debe dirigirse allí. Saber qué es popular y qué no lo es garantiza que esté actualizado con los últimos desarrollos en su campo.

Es por eso que hemos discutido los principales proyectos de IA en Github hoy. La mayoría de los proyectos que discutimos aquí requieren que esté familiarizado con los conceptos básicos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Empecemos:

Principales proyectos de IA en Github

1. TensorFlow

TensorFlow encabeza la lista de proyectos de IA en Github por varias razones. Primero, es el marco de aprendizaje automático más popular; segundo, es de código abierto. Por último, tiene toneladas de funciones que simplifican el trabajo en proyectos de IA. Tiene una amplia colección de bibliotecas y herramientas con recursos de la comunidad que permiten a los investigadores crear aplicaciones ML con facilidad.

TensorFlow tiene algunos de los marcos de ML y API más destacados, lo que lo convierte en una herramienta imprescindible para cualquier profesional de IA. Puede crear modelos de aprendizaje automático rápidamente mediante el uso de API de alto nivel como Keras. Sus API facilitan varias tareas, incluidas la depuración y la iteración de modelos. Otra ventaja de usar TensorFlow es su accesibilidad.

Puede usar TensorFlow para entrenar e implementar modelos en el navegador, en las instalaciones, en la nube o en su dispositivo a través de cualquier idioma que use. Facilita la experimentación con fines de investigación, por lo que también es una excelente opción para académicos.

TensorFlow tiene más de 146 000 estrellas y 82 000 bifurcaciones en Github. Es un producto de Google Brain Team, que estaba bajo el grupo de investigación de inteligencia de máquinas de Google. TensorFlow también tiene API de C++ y Python. Con todo, es imprescindible para cualquier persona interesada en utilizar la tecnología de IA.

2. scikit-aprender

scikit-learn se basa en SciPy y es un módulo de Python para ML. Entró al mercado en forma de proyecto Google Summer of Code en 2007, y su creador es David Cournapeau. Le permite usar Python para el aprendizaje automático y, sin duda, es una excelente herramienta para cualquier desarrollador de Python e IA.

Además de SciPy, también se basa en matplotlib y NumPy. Puede reutilizarlo en múltiples contextos, y su accesibilidad mejora aún más su idoneidad. Una de las mejores ventajas de scikit-learn es su colección de herramientas para el análisis predictivo de datos. Sin embargo, también puede usar scikit-learn para regresión, clasificación, reducción de dimensionalidad, agrupación, preprocesamiento, selección de modelos y otras aplicaciones de IA. Le permite usar algoritmos destacados, incluido el agrupamiento de K-means y el bosque aleatorio con facilidad y eficiencia.

Si es un desarrollador de Python, debe aprender scikit-learn para trabajar en proyectos de ML correctamente. Tiene más de 41 000 estrellas, por lo que también se encuentra entre los mejores proyectos de ML en Github.

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3. Handson-ml

Si desea leer un poco sobre el aprendizaje automático y la IA, este es el proyecto adecuado para usted. Tiene muchos cuadernos Jupyter sobre los conceptos básicos del aprendizaje profundo y el aprendizaje automático en Python.

Los cuadernos Jupyter son un producto de jupyter.org y son libros digitales con código interactivo y elementos visuales. Puede probar los ejemplos presentes en el cuaderno directamente mientras los usa, lo que los convierte en una excelente herramienta de aprendizaje para los desarrolladores.

Todos los problemas que comparte este proyecto están relacionados con TensorFlow y scikit-learn, así que asegúrese de estar familiarizado con ellos antes de comenzar a trabajar en estos problemas. Si bien resolver estos ejercicios puede parecer útil si está interesado en obtener una experiencia de aprendizaje más personalizada y detallada, debería considerar obtener un curso de IA. Un curso le brindará un apoyo dedicado y se asegurará de que estudie todos los temas de manera efectiva.

4. Qix

Qix es otra colección de recursos que puede usar para estudiar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Comparte artículos traducidos al chino sobre ML, que cubren diferentes temas. Sin embargo, la mayor parte del contenido presente todavía está en chino. Tiene más de 13,000 estrellas en Github y se encuentra entre los proyectos mejor calificados allí.

5. PredicciónIO

PredictionIO es un marco de ML de código abierto. Permite implementar algoritmos, recopilar eventos, evaluarlos y consultar resultados predictivos a través de API REST. Se basa en otras tecnologías de código abierto predominantes, como HBase, Elasticsearch, Hadoop y Spark. Crea motores predictivos para proyectos de aprendizaje automático. Puede evaluar sistemáticamente varias versiones del motor, responder en tiempo real a consultas dinámicas, mejorar el modelado de ML y simplificar la gestión de la infraestructura de datos con PredictionIO.

Es un producto de Apache, que ha producido muchos otros productos populares de código abierto. Puede instalarlo como parte de una pila de aprendizaje automático junto con MLlib, Apache Spark, Elasticsearch y Akka HTTP. Aprender sobre PredictionIO lo ayudará a usar múltiples herramientas de análisis en proyectos de IA con más efectividad. Tiene más de 12 400 estrellas en su página de Github, por lo que puede ver cuán popular es entre los principales proyectos de ML en Github.

Echa un vistazo: Proyectos de Python en Github

6. Luz GBM

LightGBM es un marco distribuido, rápido y de alto rendimiento para potenciar gradientes (MART, GBRT, GBDT, GBT). Se basa en algoritmos de árboles de decisión y puede usarlo para clasificación, clasificación y aplicaciones similares de aprendizaje automático.

Es un producto de Microsoft y ofrece las siguientes ventajas al desarrollador:

• Puede manejar datos a gran escala con facilidad
• Admite GPU y aprendizaje paralelo.
• Tiene una precisión muy alta y consume muy poca memoria.
• Puede entrenar con alta eficiencia y velocidad.

Debido a estas ventajas, muchos equipos ganadores de competencias han usado LightGBM en el pasado. Sus desarrolladores también realizaron experimentos de comparación y afirmaron que LightGBM podría vencer a otros marcos de refuerzo en todos los aspectos (precisión y eficiencia).

Hay varios repositorios no oficiales relacionados con LightGBM presentes en su página de Github, que pueden ayudarlo a mejorar aún más sus capacidades. Tiene una próspera comunidad de usuarios y desarrolladores en Slack y otras plataformas donde puede discutir cualquier problema que encuentre mientras usa LIghtGBM. Seguramente merece un lugar en tu arsenal.

Más información sobre la IA

La inteligencia artificial es uno de los temas más amplios para aprender. Trabajar en proyectos y familiarizarse con herramientas, marcos y bibliotecas populares lo ayudará a convertirse en un profesional de IA adecuado.

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