I 6 migliori progetti di intelligenza artificiale in Github che dovresti controllare ora [2022]

Github è una delle piattaforme più popolari per gli sviluppatori. Ospita numerosi progetti, quindi se vuoi scoprire i progetti di maggior successo in un dominio specifico, dovresti andare lì. Sapere cosa è popolare e cosa no ti assicura di essere aggiornato con gli ultimi sviluppi nel tuo campo.

Ecco perché oggi abbiamo discusso dei migliori progetti di intelligenza artificiale in Github. La maggior parte dei progetti di cui discutiamo qui richiede che tu abbia familiarità con le basi dell'intelligenza artificiale e dell'apprendimento automatico. Iniziamo:

I migliori progetti di intelligenza artificiale in Github

1. Flusso tensoriale

TensorFlow è in cima alla lista dei progetti di intelligenza artificiale in Github per molteplici ragioni. Innanzitutto, è il framework di apprendimento automatico più popolare; secondo, è open source. Infine, ha tantissime funzionalità che semplificano il lavoro sui progetti di intelligenza artificiale. Dispone di un'ampia raccolta di librerie e strumenti con risorse della comunità che consentono ai ricercatori di creare facilmente applicazioni ML.

TensorFlow ha alcuni dei framework e API ML più importanti che lo rendono un must per qualsiasi professionista dell'IA. Puoi creare rapidamente modelli di machine learning utilizzando API di alto livello come Keras. Le sue API semplificano più attività, inclusi il debug e l'iterazione del modello. Un altro vantaggio dell'utilizzo di TensorFlow è la sua accessibilità.

Puoi utilizzare TensorFlow per addestrare e distribuire modelli nel browser, on-premise, nel cloud o sul tuo dispositivo tramite qualsiasi lingua che utilizzi. Facilita la sperimentazione a fini di ricerca, quindi è una scelta eccellente anche per gli accademici.

TensorFlow ha più di 1.46.000 stelle e 82.000 fork su Github. È un prodotto di Google Brain Team, che faceva parte del gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale di Google. TensorFlow ha anche API C++ e Python. Tutto sommato, è un must per chiunque sia interessato all'utilizzo della tecnologia AI.

2. Scikit-imparare

scikit-learn è basato su SciPy ed è un modulo Python per ML. È entrato nel mercato sotto forma di un progetto Google Summer of Code nel 2007 e il suo creatore è David Cournapeau. Ti consente di utilizzare Python per l'apprendimento automatico ed è senza dubbio uno strumento eccellente per qualsiasi sviluppatore Python e AI.

Oltre a SciPy, è basato anche su matplotlib e NumPy. Puoi riutilizzarlo in più contesti e la sua accessibilità ne migliora ulteriormente l'idoneità. Uno dei migliori vantaggi di scikit-learn è la sua raccolta di strumenti per l'analisi predittiva dei dati. Tuttavia, puoi anche utilizzare scikit-learn per la regressione, la classificazione, la riduzione della dimensionalità, il clustering, la preelaborazione, la selezione del modello e altre applicazioni di intelligenza artificiale. Ti consente di utilizzare algoritmi importanti, tra cui il clustering K-means e la foresta casuale con facilità ed efficienza.

Se sei uno sviluppatore Python, devi imparare scikit-learn a lavorare correttamente sui progetti ML. Ha oltre 41.000 stelle e quindi è anche tra i migliori progetti di ML in Github.

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3. Handson-ml

Se vuoi leggere qualcosa sull'apprendimento automatico e sull'intelligenza artificiale, allora questo è il progetto giusto per te. Ha molti notebook Jupyter sulle basi del deep learning e dell'apprendimento automatico in Python.

I taccuini Jupyter sono un prodotto di jupyter.org e sono libri digitali con codice interattivo e immagini. Puoi provare gli esempi presenti nel notebook direttamente mentre li usi, il che li rende un ottimo strumento di apprendimento per gli sviluppatori.

Tutti i problemi condivisi da questo progetto sono correlati a TensorFlow e scikit-learn, quindi assicurati di conoscerli prima di iniziare a lavorare su questi problemi. Sebbene la risoluzione di questi esercizi possa sembrare utile se sei interessato a ottenere un'esperienza di apprendimento più personalizzata e dettagliata, dovresti considerare di frequentare un corso di intelligenza artificiale. Un corso ti fornirà un supporto dedicato e ti assicurerà di studiare ogni argomento in modo efficace.

4. Qix

Qix è un'altra raccolta di risorse che puoi utilizzare per studiare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale. Condivide documenti cinesi tradotti su ML, che coprono diversi argomenti. Tuttavia, la maggior parte dei contenuti presenti è ancora in cinese. Ha più di 13.000 stelle su Github ed è tra i progetti più votati lì.

5. PronosticoIO

PredictionIO è un framework ML open source. Consente la distribuzione di algoritmi, la raccolta di eventi, la loro valutazione e l'esecuzione di query sui risultati predittivi tramite API REST. Si basa su altre tecnologie open source prevalenti come HBase, Elasticsearch, Hadoop e Spark. Crea motori predittivi per progetti di machine learning. Puoi valutare sistematicamente più versioni del motore, rispondere in tempo reale a query dinamiche, migliorare la modellazione ML e semplificare la gestione dell'infrastruttura dati con PredictionIO.

È un prodotto di Apache, che ha prodotto molti altri popolari prodotti open source. Puoi installarlo come parte di uno stack di machine learning insieme a MLlib, Apache Spark, Elasticsearch e Akka HTTP. L'apprendimento di PredictionIO ti aiuterà a utilizzare più strumenti di analisi nei progetti di intelligenza artificiale con maggiore efficacia. Ha più di 12.400 stelle sulla sua pagina Github, quindi puoi vedere quanto è popolare tra i migliori progetti ML in Github.

Dai un'occhiata a: Progetti Python in Github

6. LightGBM

LightGBM è un framework distribuito, veloce e ad alte prestazioni per l'aumento del gradiente (MART, GBRT, GBDT, GBT). Si basa su algoritmi dell'albero decisionale e puoi usarlo per la classificazione, la classifica e applicazioni di apprendimento automatico simili.

È un prodotto di Microsoft e offre i seguenti vantaggi allo sviluppatore:

• Può gestire facilmente dati su larga scala
• Supporta GPU e apprendimento parallelo
• Ha una precisione molto elevata e consuma una memoria molto bassa
• Può allenarsi con alta efficienza e velocità

A causa di questi vantaggi, molti team vincitori di competizioni hanno utilizzato LightGBM in passato. Anche i suoi sviluppatori hanno condotto esperimenti di confronto e hanno affermato che LightGBM potrebbe battere altri framework di potenziamento sotto tutti i punti di vista (precisione ed efficienza).

Ci sono più repository non ufficiali relativi a LightGBM presenti sulla sua pagina Github, che possono aiutarti a migliorare ulteriormente le sue capacità. Ha una fiorente comunità di utenti e sviluppatori su Slack e altre piattaforme in cui puoi discutere di eventuali problemi che incontri durante l'utilizzo di LIghtGBM. Merita sicuramente un posto nel tuo arsenale.

Ulteriori informazioni sull'IA

L'intelligenza artificiale è uno degli argomenti più ampi da imparare. Lavorare su progetti e acquisire familiarità con strumenti, framework e librerie popolari ti aiuterà a diventare un vero professionista dell'IA.

Se vuoi saperne di più su intelligenza artificiale, apprendimento automatico e argomenti correlati, ti consigliamo di iniziare con il nostro blog. Lì troverai molte risorse preziose su questi argomenti che vanno dalle idee per progetti di intelligenza artificiale alle domande di interviste per gli sviluppatori di intelligenza artificiale .

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