6 Proyek AI Teratas di Github yang Harus Anda Lihat Sekarang [2022]

Github adalah salah satu platform paling populer untuk pengembang. Ini menampung banyak proyek, jadi jika Anda ingin mengetahui proyek paling sukses di domain tertentu, Anda harus menuju ke sana. Mengetahui apa yang populer dan apa yang tidak memastikan bahwa Anda diperbarui dengan perkembangan terbaru di bidang Anda.

Itulah mengapa kami membahas proyek AI teratas di Github hari ini. Sebagian besar proyek yang kami diskusikan di sini mengharuskan Anda memahami dasar-dasar kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin. Mari kita mulai:

Proyek AI Teratas di Github

1. TensorFlow

TensorFlow menduduki puncak daftar proyek AI di Github karena berbagai alasan. Pertama, ini adalah kerangka kerja pembelajaran mesin paling populer; kedua, itu adalah open-source. Terakhir, ia memiliki banyak fitur yang menyederhanakan pengerjaan proyek AI. Ini memiliki koleksi perpustakaan dan alat yang luas dengan sumber daya komunitas yang memungkinkan peneliti membangun aplikasi ML dengan mudah.

TensorFlow memiliki beberapa kerangka kerja ML dan API paling menonjol yang membuatnya harus dimiliki oleh semua profesional AI. Anda dapat membuat model pembelajaran mesin dengan cepat menggunakan API tingkat tinggi seperti Keras. API-nya memudahkan banyak tugas, termasuk debugging dan model iterasi. Keuntungan lain menggunakan TensorFlow adalah aksesibilitasnya.

Anda dapat menggunakan TensorFlow untuk melatih dan menerapkan model di browser, di lokasi, di cloud, atau di perangkat Anda melalui bahasa apa pun yang Anda gunakan. Ini memfasilitasi eksperimen untuk tujuan penelitian, jadi jika itu adalah pilihan yang sangat baik untuk akademisi juga.

TensorFlow memiliki lebih dari 1.46.000 bintang dan 82.000 garpu di Github. Ini adalah produk dari Tim Google Brain, yang berada di bawah kelompok Riset Intelijen Mesin Google. TensorFlow juga memiliki C++ dan Python API. Secara keseluruhan, ini harus dimiliki oleh siapa saja yang tertarik menggunakan teknologi AI.

2. scikit-belajar

scikit-learn dibangun di atas SciPy dan merupakan modul Python untuk ML. Ini memasuki pasar dalam bentuk proyek Google Summer of Code pada tahun 2007, dan penciptanya adalah David Cournapeau. Ini memungkinkan Anda menggunakan Python untuk pembelajaran mesin dan tidak diragukan lagi merupakan alat yang sangat baik untuk pengembang Python dan AI mana pun.

Selain SciPy, itu juga dibangun di atas matplotlib dan NumPy. Anda dapat menggunakannya kembali dalam berbagai konteks, dan aksesibilitasnya meningkatkan kesesuaiannya lebih jauh. Salah satu keuntungan terbaik dari scikit-learn adalah kumpulan alat untuk analisis data prediktif. Namun, Anda juga dapat menggunakan scikit-learn untuk regresi, klasifikasi, pengurangan dimensi, pengelompokan, prapemrosesan, pemilihan model, dan aplikasi AI lainnya. Ini memungkinkan Anda untuk menggunakan algoritme terkemuka, termasuk pengelompokan K-means, dan hutan acak dengan mudah dan efisien.

Jika Anda seorang pengembang Python, Anda harus belajar scikit-belajar untuk mengerjakan proyek ML dengan benar. Ini memiliki lebih dari 41.000 bintang, dan juga merupakan salah satu proyek ML teratas di Github.

Pelajari Kursus Kecerdasan Buatan Terbaik dari Universitas top Dunia. Dapatkan Master, PGP Eksekutif, atau Program Sertifikat Tingkat Lanjut untuk mempercepat karier Anda.

3. Handson-ml

Jika Anda ingin membaca tentang pembelajaran mesin dan AI, maka ini adalah proyek yang tepat untuk Anda. Ini memiliki banyak notebook Jupyter tentang dasar-dasar pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin dengan Python.

Notebook Jupyter adalah produk jupyter.org dan merupakan buku digital dengan kode dan visual interaktif. Anda dapat mencoba contoh yang ada di buku catatan secara langsung saat menggunakannya, yang menjadikannya alat pembelajaran yang hebat bagi pengembang.

Semua masalah yang dibagikan proyek ini terkait dengan TensorFlow dan scikit-learn, jadi pastikan Anda memahaminya sebelum mulai mengerjakan masalah ini. Meskipun menyelesaikan latihan ini mungkin tampak berguna jika Anda tertarik untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih personal dan mendetail, Anda harus mempertimbangkan untuk mengikuti kursus AI. Kursus akan memberi Anda dukungan khusus dan memastikan bahwa Anda mempelajari setiap topik secara efektif.

4. Qix

Qix adalah kumpulan sumber daya lain yang dapat Anda gunakan untuk mempelajari pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Ini membagikan makalah berbahasa Mandarin yang diterjemahkan di ML, yang mencakup berbagai topik. Namun, sebagian besar konten yang ada di dalamnya masih dalam bahasa Cina. Ini memiliki lebih dari 13.000 bintang di Github dan merupakan salah satu proyek berperingkat teratas di sana.

5. PrediksiIO

PredictionIO adalah kerangka kerja ML sumber terbuka. Ini memungkinkan penerapan algoritme, pengumpulan peristiwa, evaluasinya, dan kueri hasil prediksi melalui REST API. Ini didasarkan pada teknologi open source umum lainnya seperti HBase, Elasticsearch, Hadoop, dan Spark. Ini menciptakan mesin prediktif untuk proyek pembelajaran mesin. Anda dapat mengevaluasi beberapa versi mesin secara sistematis, merespons kueri dinamis secara real-time, menyempurnakan pemodelan ML, dan menyederhanakan pengelolaan infrastruktur data dengan PredictionIO.

Ini adalah produk Apache, yang telah menghasilkan banyak produk open source populer lainnya. Anda dapat menginstalnya sebagai bagian dari tumpukan pembelajaran mesin bersama dengan MLlib, Apache Spark, Elasticsearch, dan Akka HTTP. Mempelajari PredictionIO akan membantu Anda dalam menggunakan beberapa alat analisis dalam proyek AI dengan lebih efektif. Ini memiliki lebih dari 12.400 bintang di halaman Github-nya, sehingga Anda dapat melihat seberapa populernya itu di antara proyek ML teratas di Github.

Lihat: Proyek Python di Github

6. LightGBM

LightGBM adalah kerangka kerja terdistribusi, cepat, dan berkinerja tinggi untuk peningkatan gradien (MART, GBRT, GBDT, GBT). Ini didasarkan pada algoritme pohon keputusan, dan Anda dapat menggunakannya untuk klasifikasi, peringkat, dan aplikasi pembelajaran mesin serupa.

Ini adalah produk Microsoft dan menawarkan keuntungan berikut kepada pengembang:

• Itu dapat menangani data skala besar dengan mudah
• Ini mendukung pembelajaran GPU dan paralel
• Ini memiliki akurasi yang sangat tinggi dan memori konsumen sangat rendah
• Itu bisa berlatih dengan efisiensi dan kecepatan tinggi

Karena keunggulan ini, banyak tim pemenang kompetisi telah menggunakan LightGBM di masa lalu. Pengembangnya juga menjalankan eksperimen perbandingan dan mengklaim bahwa LightGBM dapat mengalahkan kerangka kerja peningkatan lainnya dalam semua hal (akurasi dan efisiensi).

Ada beberapa repositori tidak resmi yang terkait dengan LightGBM yang ada di halaman Github-nya, yang dapat membantu Anda meningkatkan kemampuannya lebih jauh. Ini memiliki komunitas pengguna dan pengembang yang berkembang di Slack dan platform lain tempat Anda dapat mendiskusikan masalah apa pun yang Anda temui saat menggunakan LIghtGBM. Itu pasti layak mendapat tempat di gudang senjata Anda.

Pelajari Lebih Lanjut Tentang AI

Kecerdasan buatan adalah salah satu topik terluas untuk dipelajari. Mengerjakan proyek dan membiasakan diri dengan alat, kerangka kerja, dan pustaka populer akan membantu Anda menjadi profesional AI yang tepat.

Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan topik terkait, kami sarankan untuk memulai dengan blog kami. Di sana, Anda akan menemukan banyak sumber daya berharga tentang topik ini mulai dari ide proyek AI hingga pertanyaan wawancara untuk pengembang AI .

Lihat Program Sertifikat Tingkat Lanjut Grad dalam Pembelajaran Mesin & NLP. Kursus ini telah dibuat dengan mengingat berbagai jenis siswa yang tertarik dengan Pembelajaran Mesin, menawarkan bimbingan 1-1 dan banyak lagi.