15 Proyek Sumber Terbuka Python AI & Pembelajaran Mesin Terbaik

Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan adalah beberapa topik paling canggih untuk dipelajari. Jadi, Anda harus menggunakan metode pembelajaran terbaik untuk memastikan Anda mempelajarinya secara efektif dan efisien.

Ada banyak bahasa pemrograman yang dapat Anda gunakan dalam implementasi AI dan ML, dan salah satu yang paling populer di antaranya adalah Python. Dalam artikel ini, kami membahas beberapa proyek AI dengan Python, yang harus Anda ketahui jika Anda ingin menjadi seorang profesional di bidang ini.

Semua proyek Python yang telah kita bahas di sini adalah open source dengan audiens dan pengguna yang luas. Memahami proyek-proyek ini akan membantu Anda mempelajari AI dan ML dengan lebih baik.

Saya harap Anda akan belajar banyak saat mengerjakan proyek python ini. Jika Anda ingin tahu tentang mempelajari ilmu data untuk menjadi yang terdepan dalam kemajuan teknologi yang bergerak cepat, lihat Program Sertifikat Profesional upGrad & IIM-K dalam Ilmu Data untuk Pengambilan Keputusan Bisnis dan tingkatkan diri Anda untuk masa depan.

Bergabunglah dengan Kursus Pembelajaran Mesin online dari Universitas top dunia – Magister, Program Pascasarjana Eksekutif, dan Program Sertifikat Tingkat Lanjut di ML & AI untuk mempercepat karier Anda.

Proyek Sumber Terbuka Python ML & AI

1. TensorFlow

TensorFlow berada di puncak daftar proyek AI open-source dengan Python. Ini adalah produk Google dan membantu pengembang dalam membuat dan melatih model pembelajaran mesin. Para insinyur dan peneliti yang bekerja di Tim Otak Google membuat TensorFlow untuk membantu mereka melakukan penelitian tentang pembelajaran mesin. TensorFlow memungkinkan mereka mengubah prototipe menjadi produk yang berfungsi dengan cepat dan efisien.

Dengan TensorFlow, Anda dapat mengerjakan proyek machine learning dari jarak jauh di cloud, di browser, atau menggunakannya di aplikasi lokal. TensorFlow memiliki ribuan pengguna di seluruh dunia, karena ini adalah solusi masuk untuk semua profesional AI.

2. Keras

Keras adalah API yang dapat diakses untuk jaringan saraf. Ini berbasis Python, dan Anda dapat menjalankannya di CNTK, TensorFlow, serta Theano. Itu ditulis dengan Python dan mengikuti praktik terbaik untuk mengurangi beban kognitif. Itu membuat mengerjakan proyek pembelajaran mendalam lebih efisien.

Fitur pesan kesalahan membantu pengembang dalam mengidentifikasi kesalahan dan memperbaikinya. Karena Anda dapat menjalankannya di atas TensorFlow, Anda juga mendapatkan manfaat dari aplikasi yang fleksibel dan serbaguna. Ini berarti Anda dapat menjalankan Keras di browser Anda, di Android atau iOS melalui TF Lite, serta melalui API web mereka. Jika Anda ingin mengerjakan proyek pembelajaran yang mendalam, Anda harus terbiasa dengan Keras.

Baca: Proyek Pembelajaran Mesin untuk Pemula

3. Theano

Theano memungkinkan Anda mengoptimalkan, mengevaluasi, dan mendefinisikan ekspresi matematika yang melibatkan array multi-dimensi. Ini adalah perpustakaan Python dan memiliki banyak fitur yang membuatnya harus dimiliki oleh setiap profesional pembelajaran mesin.

Ini dioptimalkan untuk stabilitas dan kecepatan dan dapat menghasilkan kode C dinamis untuk mengevaluasi ekspresi dengan cepat. Theano memungkinkan Anda untuk menggunakan NumPy.ndarray dalam fungsinya juga, sehingga Anda dapat menggunakan kemampuan NumPy secara efektif.

4. Scikit-belajar

Scikit-learn adalah pustaka alat berbasis Python yang dapat Anda gunakan untuk analisis data dan penambangan data. Anda dapat menggunakannya kembali dalam berbagai konteks. Ini memiliki aksesibilitas yang sangat baik, jadi menggunakannya juga cukup mudah. Pengembangnya telah membangunnya di atas matplotlib, NumPy, dan SciPy.

Beberapa tugas yang dapat Anda gunakan Scikit-learn termasuk Clustering, Regression, Classification, Model Selection, Preprocessing, dan Dimensionality Reduction. Untuk menjadi profesional AI yang tepat, Anda harus dapat menggunakan perpustakaan ini.

5. Rantai

Chainer adalah kerangka kerja berbasis Python untuk bekerja pada jaringan saraf. Ini mendukung beberapa arsitektur jaringan, termasuk jaring berulang, konvnet, jaring rekursif, dan jaring feed-forward. Selain itu, memungkinkan komputasi CUDA sehingga Anda dapat menggunakan GPU dengan sedikit baris kode.

Anda juga dapat menjalankan Chainer di banyak GPU jika diperlukan. Keuntungan signifikan dari Chainer adalah membuat debugging kode menjadi sangat mudah, jadi Anda tidak perlu berusaha keras dalam hal itu. Di Github, Chainer memiliki lebih dari 12.000 komit, sehingga Anda dapat memahami betapa populernya itu.

6. Kafe

Caffe adalah produk dari Berkeley AI Research dan merupakan kerangka kerja pembelajaran mendalam yang berfokus pada modularitas, kecepatan, dan ekspresi. Ini adalah salah satu proyek AI open-source paling populer di Python.

Ini memiliki arsitektur dan kecepatan yang sangat baik karena dapat memproses lebih dari 60 juta gambar dalam sehari. Selain itu, ia memiliki komunitas pengembang yang berkembang pesat yang menggunakannya untuk aplikasi industri, penelitian akademis, multimedia, dan banyak domain lainnya.

7. Gensim

Gensim adalah pustaka Python open-source yang dapat menganalisis file teks biasa untuk memahami struktur semantiknya, mengambil file yang secara semantik mirip dengan yang satu itu, dan melakukan banyak tugas lainnya.

Ini dapat diskalakan dan tidak bergantung pada platform, seperti banyak pustaka dan kerangka kerja Python yang telah kita bahas di artikel ini. Jika Anda berencana menggunakan pengetahuan Anda tentang kecerdasan buatan untuk mengerjakan proyek NLP (Natural Language Processing), maka Anda pasti harus mempelajari perpustakaan ini.

8. PyTorch

PyTorch membantu memfasilitasi pembuatan prototipe penelitian sehingga Anda dapat menyebarkan produk lebih cepat. Ini memungkinkan Anda untuk bertransisi antara mode grafik melalui TorchScript dan menyediakan pelatihan terdistribusi yang dapat Anda skalakan. PyTorch juga tersedia di berbagai platform cloud dan memiliki banyak perpustakaan dan alat di ekosistemnya yang mendukung NLP, visi komputer, dan banyak solusi lainnya. Untuk melakukan implementasi AI tingkat lanjut, Anda harus terbiasa dengan PyTorch.

Baca selengkapnya: Tensorflow vs Pytorch – Perbandingan, Fitur & Aplikasi

9. Shogun

Shogun adalah perpustakaan pembelajaran mesin (sumber terbuka) dan menyediakan banyak metode ML terpadu serta efisien. Itu tidak didasarkan pada Python secara eksklusif sehingga Anda dapat menggunakannya dengan beberapa bahasa lain juga seperti Lua, C#, Java, R, dan Ruby. Ini memungkinkan penggabungan beberapa kelas algoritme, representasi data, dan alat sehingga Anda dapat membuat prototipe saluran data dengan cepat.

Ini memiliki infrastruktur yang fantastis untuk pengujian yang dapat Anda gunakan di berbagai pengaturan OS. Ini memiliki beberapa algoritma eksklusif juga, termasuk metode Krylov dan Pembelajaran Multiple Kernel, jadi belajar tentang Shogun pasti akan membantu Anda dalam menguasai AI dan pembelajaran mesin.

10. Pylearn2

Berdasarkan Theano, Pylearn2 adalah salah satu perpustakaan pembelajaran mesin paling umum di antara pengembang Python. Anda dapat menggunakan ekspresi matematika untuk menulis pluginnya sementara Theano menangani stabilisasi dan pengoptimalannya. Di Github, Pylearn2 memiliki lebih dari 7k komit, dan mereka masih terus bertambah, yang menunjukkan popularitasnya di kalangan pengembang ML. Pylearn2 berfokus pada fleksibilitas dan menyediakan berbagai macam fitur, termasuk antarmuka untuk media (gambar, vektor, dll.) dan implementasi lintas platform.

11. Nilearn

Nilearn membantu dalam data Neuroimaging dan merupakan modul Python yang populer. Ia menggunakan scikit-learn (yang telah kita bahas sebelumnya) untuk melakukan berbagai tindakan statistik seperti decoding, pemodelan, analisis konektivitas, dan klasifikasi. Pencitraan saraf adalah bidang yang menonjol di sektor medis dan dapat membantu dalam memecahkan berbagai masalah seperti diagnosis yang lebih baik dengan akurasi yang lebih tinggi. Jika Anda tertarik menggunakan AI di bidang medis, maka ini adalah tempat untuk memulai.

Baca: Scikit-belajar dengan Python: Fitur, Prasyarat, Pro & Kontra

12. Numenta

Numenta didasarkan pada teori neokorteks yang disebut HTM (Hierarchical Temporal Memory). Banyak orang telah mengembangkan solusi berdasarkan HTM dan perangkat lunak. Namun, ada banyak pekerjaan yang terjadi dalam proyek ini. HTM adalah kerangka kerja kecerdasan mesin yang didasarkan pada ilmu saraf.

13. PyMC

PyMC menggunakan model statistik Bayesian dengan algoritma seperti rantai Markov. Ini adalah modul Python dan karena fleksibilitasnya, menemukan aplikasi di banyak area. Ini menggunakan NumPy untuk masalah numerik dan memiliki modul khusus untuk proses Gaussian.

Itu dapat membuat ringkasan, melakukan diagnostik, dan menyematkan loop MCMC dalam program besar; Anda dapat menyimpan jejak sebagai teks biasa, database MySQL, serta acar Python. Tidak diragukan lagi ini adalah alat yang hebat untuk setiap profesional kecerdasan buatan.

14. DEAP

DEAP adalah kerangka kerja komputasi evolusioner untuk menguji ide dan pembuatan prototipe. Anda dapat mengerjakan algoritme genetika dengan segala jenis representasi serta melakukan pemrograman genetik melalui pohon awalan.

DEAP memiliki strategi evolusi, pos pemeriksaan yang mengambil snapshot, dan modul benchmark untuk menyimpan fungsi pengujian standar. Ini bekerja sangat baik dengan SCOOP, multiprocessing, dan solusi paralelisasi lainnya.

15. Mengganggu

Annoy adalah singkatan dari Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah, ya, itulah nama persis dari library C++ ini, yang juga memiliki binding Python. Ini membantu Anda melakukan pencarian tetangga terdekat saat menggunakan file statis sebagai indeks. Dengan Annoy, Anda dapat berbagi indeks di berbagai proses sehingga Anda tidak perlu membuat banyak indeks untuk setiap metode.

Penciptanya adalah Erik Bernhaardsson, dan menemukan aplikasi di banyak bidang terkemuka, misalnya, Spotify menggunakan Annoy untuk membuat rekomendasi yang lebih baik kepada penggunanya.

Baca Juga: Proyek Python untuk Pemula

Pelajari Lebih Lanjut tentang Python dalam AI dan ML

Kami harap daftar proyek AI dengan Python ini bermanfaat bagi Anda. Mempelajari proyek-proyek ini akan membantu Anda menjadi profesional AI yang berpengalaman. Baik Anda memulai dengan TensorFlow atau DEAP, ini akan menjadi langkah penting dalam perjalanan ini.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang kecerdasan buatan, maka kami sarankan untuk mengunjungi blog kami. Di sana, Anda akan menemukan banyak sumber daya yang terperinci dan berharga. Selain itu, Anda bisa mendapatkan kursus AI dan mendapatkan pengalaman belajar yang lebih individual.

Python memiliki komunitas aktif yang sebagian besar pengembang membuat perpustakaan untuk tujuan mereka sendiri dan kemudian merilisnya ke publik untuk keuntungan mereka. Berikut adalah beberapa perpustakaan pembelajaran mesin yang umum digunakan oleh pengembang Python. Jika Anda ingin memperbarui keterampilan ilmu data Anda, lihat Program PG Eksekutif IIIT-B dalam program Ilmu Data .