Los 15 mejores proyectos de código abierto de IA y aprendizaje automático de Python

Publicado: 2020-07-14

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial son algunos de los temas más avanzados para aprender. Por lo tanto, debe emplear los mejores métodos de aprendizaje para asegurarse de estudiarlos de manera efectiva y eficiente.

Hay muchos lenguajes de programación que puede usar en implementaciones de IA y ML, y uno de los más populares entre ellos es Python. En este artículo, analizamos varios proyectos de IA en Python, con los que debería estar familiarizado si desea convertirse en un profesional en este campo.

Todos los proyectos de Python que hemos discutido aquí son de código abierto con una amplia audiencia y usuarios. Estar familiarizado con estos proyectos lo ayudará a aprender mejor AI y ML.

Espero que aprenda mucho mientras trabaja en estos proyectos de Python. Si tiene curiosidad por aprender ciencia de datos para estar al frente de los avances tecnológicos vertiginosos, consulte el Programa de certificación profesional en ciencia de datos para la toma de decisiones comerciales de upGrad & IIM-K y mejore sus habilidades para el futuro.

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Tabla de contenido

Proyectos de código abierto Python ML & AI

1. TensorFlow

TensorFlow encabeza la lista de proyectos de IA de código abierto en Python. Es un producto de Google y ayuda a los desarrolladores a crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. Los ingenieros e investigadores que trabajan en el Brain Team de Google crearon TensorFlow para ayudarlos a realizar investigaciones sobre el aprendizaje automático. TensorFlow les permitió convertir prototipos en productos funcionales de manera rápida y eficiente.

Con TensorFlow, puede trabajar en sus proyectos de aprendizaje automático de forma remota en la nube, en el navegador o usarlo en aplicaciones locales. TensorFlow tiene miles de usuarios en todo el mundo, ya que es la solución de referencia para cualquier profesional de IA.

2. Kerás

Keras es una API accesible para redes neuronales. Está basado en Python y puede ejecutarlo en CNTK, TensorFlow y Theano. Está escrito en Python y sigue las mejores prácticas para reducir la carga cognitiva. Hace que trabajar en proyectos de aprendizaje profundo sea más eficiente.

La función de mensaje de error ayuda a los desarrolladores a identificar cualquier error y solucionarlo. Como puede ejecutarlo sobre TensorFlow, también obtiene el beneficio de la aplicación flexible y versátil. Esto significa que puede ejecutar Keras en su navegador, en Android o iOS a través de TF Lite, así como a través de su API web. Si desea trabajar en proyectos de aprendizaje profundo, debe estar familiarizado con Keras.

Leer: Proyectos de aprendizaje automático para principiantes

3. Teano

Theano le permite optimizar, evaluar y definir expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales. Es una biblioteca de Python y tiene muchas características que la hacen imprescindible para cualquier profesional del aprendizaje automático.

Está optimizado para la estabilidad y la velocidad y puede generar código C dinámico para evaluar expresiones rápidamente. Theano también le permite usar NumPy.ndarray en sus funciones, por lo que puede usar las capacidades de NumPy de manera efectiva.

4. Scikit-aprender

Scikit-learn es una biblioteca de herramientas basada en Python que puede usar para el análisis y la minería de datos. Puede reutilizarlo en numerosos contextos. Tiene una excelente accesibilidad, por lo que su uso también es bastante fácil. Sus desarrolladores lo han construido sobre matplotlib, NumPy y SciPy.

Algunas tareas para las que puede usar Scikit-learn incluyen Agrupación, Regresión, Clasificación, Selección de modelo, Preprocesamiento y Reducción de dimensionalidad. Para convertirse en un profesional de IA adecuado, debe poder usar esta biblioteca.

5. Encadenador

Chainer es un marco basado en Python para trabajar en redes neuronales. Admite múltiples arquitecturas de red, incluidas redes recurrentes, convnets, redes recursivas y redes feed-forward. Aparte de eso, permite el cálculo CUDA para que puedas usar una GPU con muy pocas líneas de código.

También puede ejecutar Chainer en muchas GPU si es necesario. Una ventaja significativa de Chainer es que hace que la depuración del código sea muy fácil, por lo que no tendrá que esforzarse mucho en ese sentido. En Github, Chainer tiene más de 12 000 confirmaciones, por lo que puede comprender cuán popular es.

6. Café

Caffe es un producto de Berkeley AI Research y es un marco de aprendizaje profundo que se centra en la modularidad, la velocidad y la expresión. Es uno de los proyectos de IA de código abierto más populares en Python.

Tiene una excelente arquitectura y velocidad, ya que puede procesar más de 60 millones de imágenes en un día. Además, cuenta con una próspera comunidad de desarrolladores que lo utilizan para aplicaciones industriales, investigación académica, multimedia y muchos otros dominios.

7. Gensim

Gensim es una biblioteca Python de código abierto que puede analizar archivos de texto sin formato para comprender su estructura semántica, recuperar archivos que son semánticamente similares a ese y realizar muchas otras tareas.

Es escalable e independiente de la plataforma, como muchas de las bibliotecas y marcos de trabajo de Python que hemos discutido en este artículo. Si planea usar su conocimiento de inteligencia artificial para trabajar en proyectos de NLP (procesamiento del lenguaje natural), entonces debería estudiar esta biblioteca con seguridad.

8. PyTorch

PyTorch ayuda a facilitar la creación de prototipos de investigación para que pueda implementar productos más rápido. Le permite hacer la transición entre los modos de gráficos a través de TorchScript y proporciona capacitación distribuida que puede escalar. PyTorch también está disponible en múltiples plataformas en la nube y tiene numerosas bibliotecas y herramientas en su ecosistema que admiten NLP, visión por computadora y muchas otras soluciones. Para realizar implementaciones avanzadas de IA, deberá familiarizarse con PyTorch.

Leer más: Tensorflow vs Pytorch: comparación, características y aplicaciones

9. Shogún

Shogun es una biblioteca de aprendizaje automático (código abierto) y proporciona muchos métodos ML unificados y eficientes. No se basa exclusivamente en Python, por lo que también puede usarlo con varios otros lenguajes, como Lua, C #, Java, R y Ruby. Permite la combinación de múltiples clases de algoritmos, representaciones de datos y herramientas para que pueda crear prototipos de canalizaciones de datos rápidamente.

Tiene una infraestructura fantástica para realizar pruebas que puede usar en varias configuraciones de sistema operativo. También tiene varios algoritmos exclusivos, incluidos los métodos de Krylov y el aprendizaje de kernel múltiple, por lo que aprender sobre Shogun seguramente lo ayudará a dominar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

10. Pylearn2

Basado en Theano, Pylearn2 se encuentra entre las bibliotecas de aprendizaje automático más frecuentes entre los desarrolladores de Python. Puede usar expresiones matemáticas para escribir sus complementos mientras Theano se encarga de su estabilización y optimización. En Github, Pylearn2 tiene más de 7k confirmaciones y siguen creciendo, lo que demuestra su popularidad entre los desarrolladores de ML. Pylearn2 se centra en la flexibilidad y proporciona una amplia variedad de funciones, incluida una interfaz para medios (imágenes, vectores, etc.) e implementaciones multiplataforma.

11. Nilearn

Nilearn ayuda con los datos de neuroimagen y es un módulo popular de Python. Utiliza scikit-learn (que hemos discutido anteriormente) para realizar varias acciones estadísticas como decodificación, modelado, análisis de conectividad y clasificación. La neuroimagen es un área destacada en el sector médico y puede ayudar a resolver múltiples problemas, como un mejor diagnóstico con mayor precisión. Si está interesado en usar IA en el campo de la medicina, este es el lugar para comenzar.

Leer: Scikit-learn en Python: características, requisitos previos, pros y contras

12. Numenta

Numenta se basa en una teoría de la neocorteza llamada HTM (Memoria Temporal Jerárquica). Mucha gente ha desarrollado soluciones basadas en HTM y el software. Sin embargo, hay mucho trabajo en marcha en este proyecto. HTM es un marco de inteligencia artificial que se basa en la neurociencia.

13. PyMC

PyMC utiliza modelos estadísticos bayesianos con algoritmos como la cadena de Markov. Es un módulo de Python y, debido a su flexibilidad, encuentra aplicaciones en muchas áreas. Utiliza NumPy para problemas numéricos y tiene un módulo dedicado para procesos gaussianos.

Puede crear resúmenes, realizar diagnósticos e incrustar bucles MCMC en programas grandes; puede guardar rastros como texto sin formato, bases de datos MySQL, así como encurtidos de Python. Sin duda es una gran herramienta para cualquier profesional de la inteligencia artificial.

14. DEAP

DEAP es un marco de computación evolutiva para probar ideas y crear prototipos. Puedes trabajar en algoritmos genéticos con cualquier tipo de representación así como realizar programación genética a través de árboles de prefijos.

DEAP tiene estrategias de evolución, puntos de control que toman instantáneas y un módulo de puntos de referencia para almacenar funciones de prueba estándar. Funciona asombrosamente bien con SCOOP, multiprocesamiento y otras soluciones de paralelización.

15. Molestar

Molesto significa Vecinos más cercanos aproximados Oh sí, sí, ese es el nombre exacto de esta biblioteca de C++, que también tiene enlaces de Python. Le ayuda a realizar búsquedas de vecinos más cercanos mientras usa archivos estáticos como índices. Con Annoy, puede compartir un índice entre diferentes procesos para que no tenga que crear varios índices para cada método.

Su creador es Erik Bernhaardsson y encuentra aplicaciones en muchas áreas destacadas, por ejemplo, Spotify usa Annoy para hacer mejores recomendaciones a sus usuarios.

Lea también: Proyectos de Python para principiantes

Obtenga más información sobre Python en AI y ML

Esperamos que haya encontrado útil esta lista de proyectos de IA en Python. Aprender sobre estos proyectos lo ayudará a convertirse en un profesional de IA experimentado. Ya sea que comience con TensorFlow o DEAP, sería un paso significativo en este viaje.

Si está interesado en obtener más información sobre la inteligencia artificial, le recomendamos que visite nuestro blog. Allí encontrará muchos recursos detallados y valiosos. Además, puede obtener un curso de IA y obtener una experiencia de aprendizaje más individualizada.

Python tiene una comunidad activa en la que la mayoría de los desarrolladores crean bibliotecas para sus propios fines y luego las lanzan al público para su beneficio. Estas son algunas de las bibliotecas comunes de aprendizaje automático utilizadas por los desarrolladores de Python. Si desea actualizar sus habilidades en ciencia de datos, consulte el programa Executive PG Program in Data Science de IIIT-B.

¿Por qué se recomienda usar Python en ciencia de datos y aprendizaje automático e IA?

Una de las razones clave por las que Python es, con mucho, el lenguaje de programación de IA más popular es la gran cantidad de bibliotecas disponibles. Una biblioteca es un programa informático preescrito que permite a los usuarios acceder a determinadas funciones o realizar determinadas actividades. Las bibliotecas de Python proporcionan cosas básicas para que los codificadores no tengan que empezar desde cero cada vez. Debido a la baja barrera de entrada, más científicos de datos pueden aprender Python rápidamente y comenzar a utilizarlo para la investigación de IA sin realizar mucho trabajo. Python no solo es fácil de usar y comprender, sino que también es bastante versátil. Python es increíblemente fácil de leer, por lo que cualquier desarrollador de Python puede comprender y modificar, copiar o compartir el código de sus pares.

¿Qué problemas puede resolver la IA de aprendizaje automático?

Uno de los usos más básicos del aprendizaje automático es la detección de spam. Nuestros proveedores de correo electrónico filtran automáticamente los correos electrónicos no deseados en una bandeja de entrada no deseada, masiva o de correo no deseado en la mayoría de nuestras bandejas de entrada. Los sistemas de recomendación se encuentran entre las aplicaciones más comunes y conocidas del aprendizaje automático en la vida cotidiana. Los motores de búsqueda, los sitios de comercio electrónico, las plataformas de entretenimiento y una variedad de aplicaciones web y móviles aprovechan estos sistemas. Los principales problemas a los que se enfrenta cualquier comercializador son la segmentación de clientes, la predicción de abandono, etc. En los últimos años, los avances en el aprendizaje profundo han acelerado el progreso en los sistemas de identificación de imágenes y videos.

¿Cuántos tipos hay disponibles en el aprendizaje automático?

Una de las categorías más comunes de aprendizaje automático es el aprendizaje supervisado. En este caso, el modelo de aprendizaje automático se entrena con datos etiquetados. La capacidad de manejar datos sin etiquetar es un beneficio del aprendizaje automático no supervisado. El aprendizaje por refuerzo se inspira directamente en cómo las personas aprenden sobre los datos en su vida diaria. Incluye un algoritmo de prueba y error que se basa en sí mismo y aprende de diferentes escenarios.