Top 15 des projets open source Python AI et Machine Learning
Publié: 2020-07-14L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont parmi les sujets les plus avancés à apprendre. Vous devez donc utiliser les meilleures méthodes d'apprentissage pour vous assurer de les étudier de manière efficace et efficiente.
Il existe de nombreux langages de programmation que vous pouvez utiliser dans les implémentations d'IA et de ML, et l'un des plus populaires d'entre eux est Python. Dans cet article, nous discutons de plusieurs projets d'IA en Python, que vous devriez connaître si vous souhaitez devenir un professionnel dans ce domaine.
Tous les projets Python dont nous avons discuté ici sont open source avec un large public et des utilisateurs. Connaître ces projets vous aidera à mieux apprendre l'IA et le ML.
J'espère que vous apprendrez beaucoup en travaillant sur ces projets Python. Si vous êtes curieux d'apprendre la science des données pour être à l'avant-garde des avancées technologiques rapides, consultez le programme de certificat professionnel upGrad & IIM-K en science des données pour la prise de décision commerciale et améliorez vos compétences pour l'avenir.
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Table des matières
Projets open source Python ML et IA
1. TensorFlow
TensorFlow est en tête de liste des projets d'IA open source en Python. C'est un produit de Google et aide les développeurs à créer et à former des modèles d'apprentissage automatique. Les ingénieurs et chercheurs travaillant dans l'équipe Brain de Google ont créé TensorFlow pour les aider à effectuer des recherches sur l'apprentissage automatique. TensorFlow leur a permis de convertir rapidement et efficacement des prototypes en produits fonctionnels.
Avec TensorFlow, vous pouvez travailler à distance sur vos projets de machine learning dans le cloud, dans le navigateur ou l'utiliser dans des applications sur site. TensorFlow compte des milliers d'utilisateurs dans le monde, car c'est la solution incontournable pour tout professionnel de l'IA.
2. Kéras
Keras est une API accessible pour les réseaux de neurones. Il est basé sur Python et vous pouvez l'exécuter sur CNTK, TensorFlow ainsi que Theano. Il est écrit en Python et suit les meilleures pratiques pour réduire la charge cognitive. Cela rend le travail sur des projets d'apprentissage en profondeur plus efficace.
La fonction de message d'erreur aide les développeurs à identifier les erreurs et à les corriger. Comme vous pouvez l'exécuter sur TensorFlow, vous bénéficiez également de l'application flexible et polyvalente. Cela signifie que vous pouvez exécuter Keras dans votre navigateur, sur Android ou iOS via TF Lite, ainsi que via leur API Web. Si vous souhaitez travailler sur des projets d'apprentissage en profondeur, vous devez être familier avec Keras.
Lire : Projets d'apprentissage automatique pour les débutants
3. Théano
Theano vous permet d'optimiser, d'évaluer et de définir des expressions mathématiques qui impliquent des tableaux multidimensionnels. Il s'agit d'une bibliothèque Python et possède de nombreuses fonctionnalités qui en font un incontournable pour tout professionnel de l'apprentissage automatique.
Il est optimisé pour la stabilité et la vitesse et peut générer du code C dynamique pour évaluer rapidement les expressions. Theano vous permet également d'utiliser NumPy.ndarray dans ses fonctions, ce qui vous permet d'utiliser efficacement les capacités de NumPy.
4. Scikit-apprendre
Scikit-learn est une bibliothèque d'outils basée sur Python que vous pouvez utiliser pour l'analyse et l'exploration de données. Vous pouvez le réutiliser dans de nombreux contextes. Il a une excellente accessibilité, donc son utilisation est également assez facile. Ses développeurs l'ont construit sur matplotlib, NumPy et SciPy.
Certaines tâches pour lesquelles vous pouvez utiliser Scikit-learn incluent le clustering, la régression, la classification, la sélection de modèle, le prétraitement et la réduction de dimensionnalité. Pour devenir un véritable professionnel de l'IA, vous devez être capable d'utiliser cette bibliothèque.
5. Chaîneur
Chainer est un framework basé sur Python pour travailler sur des réseaux de neurones. Il prend en charge plusieurs architectures de réseau, y compris les réseaux récurrents, les réseaux convnets, les réseaux récursifs et les réseaux à anticipation. En dehors de cela, il permet le calcul CUDA afin que vous puissiez utiliser un GPU avec très peu de lignes de code.
Vous pouvez également exécuter Chainer sur de nombreux GPU si nécessaire. Un avantage significatif de Chainer est qu'il facilite le débogage du code, vous n'aurez donc pas à faire beaucoup d'efforts à cet égard. Sur Github, Chainer compte plus de 12 000 commits, vous pouvez donc comprendre à quel point il est populaire.
6. Café
Caffe est un produit de Berkeley AI Research et est un cadre d'apprentissage en profondeur qui se concentre sur la modularité, la vitesse et l'expression. Il fait partie des projets d'IA open source les plus populaires en Python.
Il a une architecture et une vitesse excellentes car il peut traiter plus de 60 millions d'images en une journée. De plus, il dispose d'une communauté florissante de développeurs qui l'utilisent pour des applications industrielles, la recherche universitaire, le multimédia et de nombreux autres domaines.
7. Génisim
Gensim est une bibliothèque Python open source qui peut analyser des fichiers en texte brut pour comprendre leur structure sémantique, récupérer des fichiers sémantiquement similaires à celui-ci et effectuer de nombreuses autres tâches.
Il est évolutif et indépendant de la plate-forme, comme la plupart des bibliothèques et frameworks Python dont nous avons parlé dans cet article. Si vous envisagez d'utiliser vos connaissances en intelligence artificielle pour travailler sur des projets NLP (Natural Language Processing), alors vous devriez étudier cette bibliothèque à coup sûr.
8. PyTorch
PyTorch aide à faciliter le prototypage de recherche afin que vous puissiez déployer des produits plus rapidement. Il vous permet de passer d'un mode graphique à l'autre via TorchScript et fournit une formation distribuée que vous pouvez mettre à l'échelle. PyTorch est également disponible sur plusieurs plates-formes cloud et dispose de nombreuses bibliothèques et outils dans son écosystème qui prennent en charge la PNL, la vision par ordinateur et de nombreuses autres solutions. Pour effectuer des implémentations avancées d'IA, vous devrez vous familiariser avec PyTorch.

Lire la suite : Tensorflow vs Pytorch – Comparaison, fonctionnalités et applications
9. Shogun
Shogun est une bibliothèque d'apprentissage automatique (open-source) et fournit de nombreuses méthodes de ML unifiées et efficaces. Il n'est pas exclusivement basé sur Python, vous pouvez donc l'utiliser avec plusieurs autres langages tels que Lua, C #, Java, R et Ruby. Il permet de combiner plusieurs classes d'algorithmes, représentations de données et outils afin que vous puissiez rapidement prototyper des pipelines de données.
Il dispose d'une infrastructure de test fantastique que vous pouvez utiliser sur diverses configurations de système d'exploitation. Il dispose également de plusieurs algorithmes exclusifs, notamment les méthodes Krylov et l'apprentissage par noyau multiple. Par conséquent, l'apprentissage de Shogun vous aidera sûrement à maîtriser l'IA et l'apprentissage automatique.
10. Pylearn2
Basé sur Theano, Pylearn2 est l'une des bibliothèques d'apprentissage automatique les plus répandues parmi les développeurs Python. Vous pouvez utiliser des expressions mathématiques pour écrire ses plugins pendant que Theano s'occupe de leur stabilisation et de leur optimisation. Sur Github, Pylearn2 compte plus de 7 000 commits, et ils ne cessent de croître, ce qui montre sa popularité parmi les développeurs ML. Pylearn2 met l'accent sur la flexibilité et offre une grande variété de fonctionnalités, y compris une interface pour les médias (images, vecteurs, etc.) et des implémentations multiplateformes.
11. Nilearn
Nilearn aide dans les données de neuroimagerie et est un module Python populaire. Il utilise scikit-learn (dont nous avons parlé précédemment) pour effectuer diverses actions statistiques telles que le décodage, la modélisation, l'analyse de la connectivité et la classification. La neuro-imagerie est un domaine de premier plan dans le secteur médical et peut aider à résoudre de multiples problèmes tels qu'un meilleur diagnostic avec une plus grande précision. Si vous souhaitez utiliser l'IA dans le domaine médical, c'est ici qu'il faut commencer.
Lire : Scikit-learn en Python : fonctionnalités, prérequis, avantages et inconvénients
12. Numenta
Numenta est basé sur une théorie du néocortex appelée HTM (Hierarchical Temporal Memory). De nombreuses personnes ont développé des solutions basées sur HTM et le logiciel. Cependant, il y a beaucoup de travail en cours dans ce projet. HTM est un cadre d'intelligence artificielle basé sur les neurosciences.
13. PyMC
PyMC utilise des modèles statistiques bayésiens avec des algorithmes tels que la chaîne de Markov. C'est un module Python et en raison de sa flexibilité, il trouve des applications dans de nombreux domaines. Il utilise NumPy pour les problèmes numériques et dispose d'un module dédié aux processus gaussiens.
Il peut créer des résumés, effectuer des diagnostics et intégrer des boucles MCMC dans de gros programmes ; vous pouvez enregistrer des traces sous forme de texte brut, de bases de données MySQL, ainsi que de cornichons Python. C'est sans aucun doute un excellent outil pour tout professionnel de l'intelligence artificielle.
14. DEAP
DEAP est un cadre de calcul évolutif pour tester des idées et créer des prototypes. Vous pouvez travailler sur des algorithmes génétiques avec n'importe quel type de représentation et effectuer une programmation génétique via des arbres de préfixes.
DEAP a des stratégies d'évolution, des points de contrôle qui prennent des instantanés et un module de référence pour stocker les fonctions de test standard. Cela fonctionne incroyablement bien avec SCOOP, le multitraitement et d'autres solutions de parallélisation.
15. Ennuyer
Annoy signifie Approximate Nearest Neighbors Oh Ouais, oui, c'est le nom exact de cette bibliothèque C++, qui a aussi des liaisons Python. Il vous aide à effectuer des recherches sur le voisin le plus proche tout en utilisant des fichiers statiques comme index. Avec Annoy, vous pouvez partager un index entre différents processus afin de ne pas avoir à créer plusieurs index pour chaque méthode.
Son créateur est Erik Bernhaardsson, et il trouve des applications dans de nombreux domaines importants, par exemple, Spotify utilise Annoy pour faire de meilleures recommandations à ses utilisateurs.
Lisez aussi : Projets Python pour débutants
En savoir plus sur Python dans l'IA et le ML
Nous espérons que vous avez trouvé cette liste de projets d'IA en Python utile. En savoir plus sur ces projets vous aidera à devenir un professionnel chevronné de l'IA. Que vous commenciez avec TensorFlow ou DEAP, ce serait une étape importante dans ce voyage.
Si vous souhaitez en savoir plus sur l'intelligence artificielle, nous vous recommandons de vous rendre sur notre blog. Vous y trouverez de nombreuses ressources détaillées et précieuses. De plus, vous pouvez suivre un cours d'IA et bénéficier d'une expérience d'apprentissage plus individualisée.
Python a une communauté active dans laquelle la plupart des développeurs créent des bibliothèques à leurs propres fins et les publient ensuite au public à leur avantage. Voici quelques-unes des bibliothèques d'apprentissage automatique courantes utilisées par les développeurs Python. Si vous souhaitez mettre à jour vos compétences en science des données, consultez le programme Executive PG Program in Data Science de l' IIIT-B.
Pourquoi est-il recommandé d'utiliser Python dans la science des données, l'apprentissage automatique et l'IA ?
L'une des principales raisons pour lesquelles Python est de loin le langage de programmation d'IA le plus populaire est le grand nombre de bibliothèques disponibles. Une bibliothèque est un programme informatique pré-écrit qui permet aux utilisateurs d'accéder à certaines fonctionnalités ou de mener certaines activités. Les bibliothèques Python fournissent des éléments de base pour que les codeurs n'aient pas à recommencer à zéro à chaque fois. En raison de la faible barrière à l'entrée, davantage de scientifiques des données peuvent rapidement apprendre Python et commencer à l'utiliser pour la recherche sur l'IA sans y consacrer beaucoup de travail. Python est non seulement simple à utiliser et à comprendre, mais il est également assez polyvalent. Python est incroyablement facile à lire, ainsi tout développeur Python peut comprendre et modifier, copier ou partager le code de ses pairs.
Quels problèmes l'IA d'apprentissage automatique peut-elle résoudre ?
L'une des utilisations les plus élémentaires de l'apprentissage automatique est la détection de spam. Nos fournisseurs de messagerie filtrent automatiquement les spams indésirables dans une boîte de réception indésirable, en masse ou spam dans la plupart de nos boîtes de réception. Les systèmes de recommandation font partie des applications les plus courantes et les plus connues de l'apprentissage automatique dans la vie quotidienne. Les moteurs de recherche, les sites de commerce électronique, les plateformes de divertissement et une variété d'applications Web et mobiles tirent tous parti de ces systèmes. Les enjeux majeurs auxquels tout marketeur est confronté sont la segmentation des clients, la prédiction du churn, etc. Au cours des dernières années, les progrès du deep learning ont accéléré les progrès des systèmes d'identification par image et vidéo.
Combien de types sont disponibles dans l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage supervisé est l'une des catégories les plus courantes d'apprentissage automatique. Le modèle d'apprentissage automatique est formé sur des données étiquetées dans ce cas. La capacité à traiter des données non étiquetées est un avantage de l'apprentissage automatique non supervisé. L'apprentissage par renforcement est directement inspiré de la façon dont les gens apprennent sur les données dans leur vie quotidienne. Il comprend un algorithme d'essais et d'erreurs qui s'appuie sur lui-même et apprend de différents scénarios.