Top 6 des projets d'IA dans Github que vous devriez vérifier maintenant [2022]

Github est l'une des plateformes les plus populaires pour les développeurs. Il héberge de nombreux projets, donc si vous voulez découvrir les projets les plus réussis dans un domaine spécifique, vous devriez vous y rendre. Savoir ce qui est populaire et ce qui ne l'est pas garantit que vous êtes au courant des derniers développements dans votre domaine.

C'est pourquoi nous avons discuté des meilleurs projets d'IA sur Github aujourd'hui. La plupart des projets dont nous discutons ici nécessitent que vous soyez familiarisé avec les bases de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique. Commençons:

Meilleurs projets d'IA dans Github

1. TensorFlow

TensorFlow est en tête de liste des projets d'IA dans Github pour plusieurs raisons. Premièrement, c'est le cadre d'apprentissage automatique le plus populaire ; deuxièmement, il est open-source. Enfin, il possède des tonnes de fonctionnalités qui simplifient le travail sur les projets d'IA. Il possède une vaste collection de bibliothèques et d'outils avec des ressources communautaires qui permettent aux chercheurs de créer facilement des applications ML.

TensorFlow possède certains des frameworks et API ML les plus importants, ce qui en fait un incontournable pour tout professionnel de l'IA. Vous pouvez créer rapidement des modèles d'apprentissage automatique en utilisant des API de haut niveau telles que Keras. Ses API facilitent plusieurs tâches, notamment le débogage et l'itération de modèles. Un autre avantage de l'utilisation de TensorFlow est son accessibilité.

Vous pouvez utiliser TensorFlow pour former et déployer des modèles dans le navigateur, sur site, dans le cloud ou sur votre appareil via n'importe quel langage que vous utilisez. Il facilite l'expérimentation à des fins de recherche, donc si c'est aussi un excellent choix pour les universitaires.

TensorFlow compte plus de 1 46 000 étoiles et 82 000 fourches sur Github. C'est un produit de Google Brain Team, qui faisait partie du groupe de recherche sur l'intelligence artificielle de Google. TensorFlow possède également des API C++ et Python. Dans l'ensemble, c'est un incontournable pour quiconque s'intéresse à l'utilisation de la technologie de l'IA.

2. scikit-apprendre

scikit-learn est construit sur SciPy et est un module Python pour ML. Il est entré sur le marché sous la forme d'un projet Google Summer of Code en 2007, et son créateur est David Cournapeau. Il vous permet d'utiliser Python pour l'apprentissage automatique et est sans aucun doute un excellent outil pour tout développeur Python et AI.

Outre SciPy, il est également construit sur matplotlib et NumPy. Vous pouvez le réutiliser dans plusieurs contextes et son accessibilité améliore encore son adéquation. L'un des meilleurs avantages de scikit-learn est sa collection d'outils pour l'analyse prédictive des données. Cependant, vous pouvez également utiliser scikit-learn pour la régression, la classification, la réduction de la dimensionnalité, le clustering, le prétraitement, la sélection de modèles et d'autres applications d'IA. Il vous permet d'utiliser des algorithmes de premier plan, y compris le clustering K-means et la forêt aléatoire avec facilité et efficacité.

Si vous êtes un développeur Python, vous devez apprendre scikit-learn pour travailler correctement sur des projets ML. Il compte plus de 41 000 étoiles et fait donc également partie des meilleurs projets ML de Github.

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3. Handson-ml

Si vous souhaitez lire sur l'apprentissage automatique et l'IA, ce projet est fait pour vous. Il contient de nombreux cahiers Jupyter sur les bases de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique en Python.

Les cahiers Jupyter sont un produit de jupyter.org et sont des livres numériques avec du code interactif et des visuels. Vous pouvez essayer les exemples présents dans le cahier directement lors de leur utilisation, ce qui en fait un excellent outil d'apprentissage pour les développeurs.

Tous les problèmes que ce projet partage sont liés à TensorFlow et scikit-learn, alors assurez-vous de les connaître avant de commencer à travailler sur ces problèmes. Bien que la résolution de ces exercices puisse sembler utile si vous souhaitez obtenir une expérience d'apprentissage plus personnalisée et détaillée, vous devriez envisager de suivre un cours d'IA. Un cours vous fournira un soutien dédié et vous assurera que vous étudiez efficacement chaque sujet.

4. Qix

Qix est une autre collection de ressources que vous pouvez utiliser pour étudier l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Il partage des articles chinois traduits sur le ML, couvrant différents sujets. Cependant, la plupart du contenu qui y est présent est toujours en chinois. Il compte plus de 13 000 étoiles sur Github et fait partie des projets les mieux notés.

5. PrédictionIO

PredictionIO est un framework ML open source. Il permet de déployer des algorithmes, de collecter des événements, de les évaluer et d'interroger des résultats prédictifs via des API REST. Il est basé sur d'autres technologies open source courantes telles que HBase, Elasticsearch, Hadoop et Spark. Il crée des moteurs prédictifs pour les projets d'apprentissage automatique. Vous pouvez évaluer systématiquement plusieurs versions de moteur, répondre en temps réel aux requêtes dynamiques, améliorer la modélisation ML et simplifier la gestion de l'infrastructure de données avec PredictionIO.

C'est un produit d'Apache, qui a produit de nombreux autres produits open source populaires. Vous pouvez l'installer dans le cadre d'une pile d'apprentissage automatique avec MLlib, Apache Spark, Elasticsearch et Akka HTTP. En savoir plus sur PredictionIO vous aidera à utiliser plusieurs outils d'analyse dans des projets d'IA avec plus d'efficacité. Il compte plus de 12 400 étoiles sur sa page Github, vous pouvez donc voir à quel point il est populaire parmi les meilleurs projets ML de Github.

Découvrez : Projets Python dans Github

6. LightGBM

LightGBM est un framework distribué, rapide et performant pour le boosting de gradient (MART, GBRT, GBDT, GBT). Il est basé sur des algorithmes d'arbre de décision et vous pouvez l'utiliser pour la classification, le classement et des applications d'apprentissage automatique similaires.

C'est un produit de Microsoft et offre les avantages suivants au développeur :

• Il peut gérer facilement des données à grande échelle
• Il prend en charge l'apprentissage GPU et parallèle
• Il a une très grande précision et des consommateurs très peu de mémoire
• Il peut s'entraîner avec une efficacité et une vitesse élevées

En raison de ces avantages, de nombreuses équipes gagnantes ont utilisé LightGBM dans le passé. Ses développeurs ont également mené des expériences de comparaison et ont affirmé que LightGBM pouvait battre d'autres frameworks de boosting sur tous les plans (précision et efficacité).

Il existe plusieurs référentiels non officiels liés à LightGBM présents sur sa page Github, ce qui peut vous aider à améliorer davantage ses capacités. Il a une communauté florissante d'utilisateurs et de développeurs sur Slack et d'autres plates-formes où vous pouvez discuter de tous les problèmes que vous rencontrez lors de l'utilisation de LIghtGBM. Il mérite sûrement une place dans votre arsenal.

En savoir plus sur l'IA

L’intelligence artificielle est l’un des sujets les plus vastes à apprendre. Travailler sur des projets et vous familiariser avec les outils, les frameworks et les bibliothèques populaires vous aidera à devenir un véritable professionnel de l'IA.

Si vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et les sujets connexes, nous vous recommandons de commencer par notre blog. Vous y trouverez de nombreuses ressources précieuses sur ces sujets, allant des idées de projets d'IA aux questions d'entretien pour les développeurs d'IA .

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