I 15 migliori progetti open source di Python per l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico
Pubblicato: 2020-07-14Machine learning e intelligenza artificiale sono alcuni degli argomenti più avanzati da apprendere. Quindi devi utilizzare i migliori metodi di apprendimento per assicurarti di studiarli in modo efficace ed efficiente.
Esistono molti linguaggi di programmazione che puoi utilizzare nelle implementazioni AI e ML e uno dei più popolari è Python. In questo articolo, stiamo discutendo di più progetti di intelligenza artificiale in Python, che dovresti conoscere se vuoi diventare un professionista in questo campo.
Tutti i progetti Python di cui abbiamo discusso qui sono open source con un vasto pubblico e utenti. Conoscere questi progetti ti aiuterà ad apprendere meglio l'IA e il ML.
Spero che imparerai molto mentre lavori su questi progetti Python. Se sei curioso di imparare la scienza dei dati per essere all'avanguardia nei rapidi progressi tecnologici, dai un'occhiata al programma di certificazione professionale di upGrad e IIM-K in Data Science per il processo decisionale aziendale e migliora le tue competenze per il futuro.
Partecipa al corso di Machine Learning online dalle migliori università del mondo: master, programmi post-laurea per dirigenti e programma di certificazione avanzato in ML e AI per accelerare la tua carriera.
Sommario
Progetti open source Python ML e AI
1. Flusso tensoriale
TensorFlow è in cima alla lista dei progetti di intelligenza artificiale open source in Python. È un prodotto di Google e aiuta gli sviluppatori a creare e addestrare modelli di machine learning. Gli ingegneri e i ricercatori che lavorano nel Brain Team di Google hanno creato TensorFlow per aiutarli a svolgere ricerche sull'apprendimento automatico. TensorFlow ha consentito loro di convertire i prototipi in prodotti funzionanti in modo rapido ed efficiente.
Con TensorFlow, puoi lavorare ai tuoi progetti di machine learning da remoto nel cloud, nel browser o utilizzarlo in applicazioni locali. TensorFlow ha migliaia di utenti in tutto il mondo, in quanto è la soluzione ideale per qualsiasi professionista dell'IA.
2. Keras
Keras è un'API accessibile per le reti neurali. È basato su Python e puoi eseguirlo su CNTK, TensorFlow e Theano. È scritto in Python e segue le migliori pratiche per ridurre il carico cognitivo. Rende più efficiente il lavoro su progetti di deep learning.
La funzione del messaggio di errore aiuta gli sviluppatori a identificare eventuali errori e correggerli. Poiché puoi eseguirlo su TensorFlow, ottieni anche il vantaggio dell'applicazione flessibile e versatile. Ciò significa che puoi eseguire Keras nel tuo browser, su Android o iOS tramite TF Lite, nonché tramite la loro API web. Se vuoi lavorare su progetti di deep learning, devi avere familiarità con Keras.
Leggi: Progetti di apprendimento automatico per principianti
3. Teano
Theano ti consente di ottimizzare, valutare e definire espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali. È una libreria Python e ha molte funzionalità che la rendono un must per qualsiasi professionista dell'apprendimento automatico.
È ottimizzato per stabilità e velocità e può generare codice C dinamico per valutare rapidamente le espressioni. Theano ti consente di utilizzare NumPy.ndarray anche nelle sue funzioni, in modo da poter utilizzare le capacità di NumPy in modo efficace.
4. Scikit-impara
Scikit-learn è una libreria di strumenti basata su Python che puoi utilizzare per l'analisi dei dati e il data mining. Puoi riutilizzarlo in numerosi contesti. Ha un'eccellente accessibilità, quindi anche usarlo è abbastanza facile. I suoi sviluppatori lo hanno costruito su matplotlib, NumPy e SciPy.
Alcune attività per le quali è possibile utilizzare Scikit-learn includono Clustering, Regression, Classification, Model Selection, Preprocessing e Dimensionality Reduction. Per diventare un vero professionista dell'IA, devi essere in grado di utilizzare questa libreria.
5. Catena
Chainer è un framework basato su Python per lavorare su reti neurali. Supporta più architetture di rete, comprese reti ricorrenti, convnet, reti ricorsive e reti feed-forward. A parte questo, consente il calcolo CUDA in modo da poter utilizzare una GPU con pochissime righe di codice.
Puoi eseguire Chainer anche su molte GPU, se necessario. Un vantaggio significativo di Chainer è che rende molto semplice il debug del codice, quindi non dovrai fare molti sforzi in tal senso. Su Github, Chainer ha più di 12.000 commit, quindi puoi capire quanto è popolare.
6. Caffè
Caffe è un prodotto di Berkeley AI Research ed è un framework di deep learning incentrato su modularità, velocità ed espressione. È tra i progetti di intelligenza artificiale open source più popolari in Python.
Ha un'architettura e una velocità eccellenti in quanto può elaborare più di 60 milioni di immagini in un giorno. Inoltre, ha una fiorente comunità di sviluppatori che lo utilizzano per applicazioni industriali, ricerca accademica, multimedia e molti altri domini.
7. Gensim
Gensim è una libreria Python open source in grado di analizzare file di testo normale per comprenderne la struttura semantica, recuperare file semanticamente simili a quello ed eseguire molte altre attività.
È scalabile e indipendente dalla piattaforma, come molte delle librerie e dei framework Python di cui abbiamo discusso in questo articolo. Se hai intenzione di utilizzare la tua conoscenza dell'intelligenza artificiale per lavorare su progetti NLP (Natural Language Processing), allora dovresti sicuramente studiare questa libreria.
8. PyTorch
PyTorch aiuta a facilitare la prototipazione della ricerca in modo da poter distribuire i prodotti più velocemente. Ti consente di passare da una modalità grafica all'altra tramite TorchScript e fornisce una formazione distribuita che puoi scalare. PyTorch è disponibile anche su più piattaforme cloud e ha numerose librerie e strumenti nel suo ecosistema che supportano la NLP, la visione artificiale e molte altre soluzioni. Per eseguire implementazioni AI avanzate, dovrai acquisire familiarità con PyTorch.
Per saperne di più: Tensorflow vs Pytorch: confronto, funzionalità e applicazioni
9. Shogun
Shogun è una libreria di apprendimento automatico (open-source) e fornisce molti metodi ML unificati ed efficienti. Non è basato esclusivamente su Python, quindi puoi usarlo anche con molti altri linguaggi come Lua, C#, Java, R e Ruby. Consente di combinare più classi di algoritmi, rappresentazioni di dati e strumenti in modo da poter prototipare rapidamente pipeline di dati.
Ha una fantastica infrastruttura per i test che puoi utilizzare su varie configurazioni del sistema operativo. Ha anche diversi algoritmi esclusivi, inclusi i metodi Krylov e Multiple Kernel Learning, quindi conoscere Shogun ti aiuterà sicuramente a padroneggiare l'IA e l'apprendimento automatico.
10. Pylearn2
Basato su Theano, Pylearn2 è tra le librerie di machine learning più diffuse tra gli sviluppatori Python. Puoi usare espressioni matematiche per scrivere i suoi plugin mentre Theano si occupa della loro stabilizzazione e ottimizzazione. Su Github, Pylearn2 ha più di 7k commit e sono ancora in crescita, il che dimostra la sua popolarità tra gli sviluppatori ML. Pylearn2 si concentra sulla flessibilità e fornisce un'ampia varietà di funzionalità, inclusa un'interfaccia per i media (immagini, vettori, ecc.) e implementazioni multipiattaforma.
11. Nilearn
Nilearn aiuta nei dati di neuroimaging ed è un popolare modulo Python. Utilizza scikit-learn (di cui abbiamo discusso in precedenza) per eseguire varie azioni statistiche come la decodifica, la modellazione, l'analisi della connettività e la classificazione. La neuroimaging è un'area importante nel settore medico e può aiutare a risolvere molteplici problemi come una migliore diagnosi con una maggiore precisione. Se sei interessato a utilizzare l'IA in campo medico, allora questo è il punto di partenza.
Leggi: Scikit-learn in Python: caratteristiche, prerequisiti, pro e contro
12. Numenta
Numenta si basa su una teoria della neocorteccia chiamata HTM (Hierarchical Temporal Memory). Molte persone hanno sviluppato soluzioni basate su HTM e sul software. Tuttavia, c'è molto lavoro in corso in questo progetto. HTM è un framework di intelligenza artificiale basato sulla neuroscienza.
13. PyMC
PyMC utilizza modelli statistici bayesiani con algoritmi come la catena di Markov. È un modulo Python e, grazie alla sua flessibilità, trova applicazioni in molte aree. Usa NumPy per problemi numerici e ha un modulo dedicato per i processi gaussiani.
Può creare riepiloghi, eseguire diagnostica e incorporare loop MCMC in grandi programmi; puoi salvare le tracce come testo normale, database MySQL e sottaceti Python. È senza dubbio un ottimo strumento per qualsiasi professionista dell'intelligenza artificiale.
14. PROFONDO
DEAP è un framework di calcolo evolutivo per testare idee e prototipazione. Puoi lavorare su algoritmi genetici con qualsiasi tipo di rappresentazione ed eseguire la programmazione genetica tramite alberi di prefisso.
DEAP ha strategie di evoluzione, checkpoint che scattano istantanee e un modulo di benchmark per la memorizzazione di funzioni di test standard. Funziona straordinariamente bene con SCOOP, multiprocessing e altre soluzioni di parallelizzazione.
15. Infastidire
Annoy sta per Nearest Nearest Neighbors Oh Yeah, yeah, questo è il nome esatto di questa libreria C++, che ha anche collegamenti Python. Ti aiuta a eseguire ricerche nei dintorni più vicini mentre usi i file statici come indici. Con Annoy, puoi condividere un indice tra diversi processi in modo da non dover creare più indici per ogni metodo.
Il suo creatore è Erik Bernhaardsson e trova applicazioni in molte aree importanti, ad esempio Spotify utilizza Annoy per fornire consigli migliori ai suoi utenti.
Leggi anche: Progetti Python per principianti
Ulteriori informazioni su Python in AI e ML
Ci auguriamo che tu abbia trovato utile questo elenco di progetti di intelligenza artificiale in Python. Conoscere questi progetti ti aiuterà a diventare un professionista esperto di intelligenza artificiale. Sia che tu inizi con TensorFlow o DEAP, sarebbe un passo significativo in questo viaggio.
Se sei interessato a saperne di più sull'intelligenza artificiale, ti consigliamo di visitare il nostro blog. Lì troverai molte risorse dettagliate e preziose. Inoltre, puoi seguire un corso di intelligenza artificiale e ottenere un'esperienza di apprendimento più personalizzata.
Python ha una comunità attiva in cui la maggior parte degli sviluppatori crea librerie per i propri scopi e successivamente le rilascia al pubblico a proprio vantaggio. Ecco alcune delle librerie di machine learning comuni utilizzate dagli sviluppatori Python. Se vuoi aggiornare le tue abilità di scienza dei dati, dai un'occhiata al programma Executive PG di IIIT-B nel programma Data Science .
Perché si consiglia di utilizzare Python nella scienza dei dati, nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale?
Uno dei motivi principali per cui Python è di gran lunga il linguaggio di programmazione AI più popolare è il gran numero di librerie disponibili. Una libreria è un programma per computer pre-scritto che consente agli utenti di accedere a determinate funzionalità o condurre determinate attività. Le librerie Python forniscono elementi di base in modo che i programmatori non debbano ricominciare da zero ogni volta. A causa della bassa barriera all'ingresso, più data scientist possono imparare rapidamente Python e iniziare a utilizzarlo per la ricerca sull'IA senza impegnare molto lavoro. Python non è solo semplice da usare e da capire, ma è anche abbastanza versatile. Python è incredibilmente facile da leggere, quindi qualsiasi sviluppatore Python può comprendere e modificare, copiare o condividere il codice dei propri colleghi.
Quali problemi può risolvere l'IA con l'apprendimento automatico?
Uno degli usi più basilari dell'apprendimento automatico è il rilevamento dello spam. I nostri provider di posta elettronica filtrano automaticamente le e-mail di spam indesiderate in una casella di posta indesiderata, di massa o di spam nella maggior parte delle nostre caselle di posta. I sistemi di raccomandazione sono tra le applicazioni più comuni e conosciute dell'apprendimento automatico nella vita di tutti i giorni. Motori di ricerca, siti di e-commerce, piattaforme di intrattenimento e una varietà di app Web e mobili sfruttano tutti questi sistemi. I principali problemi che qualsiasi marketer deve affrontare sono la segmentazione dei clienti, la previsione dell'abbandono, ecc. Negli ultimi anni, i progressi nell'apprendimento profondo hanno accelerato i progressi nei sistemi di identificazione di immagini e video.
Quanti tipi sono disponibili nell'apprendimento automatico?
Una delle categorie più comuni di machine learning è l'apprendimento supervisionato. Il modello di apprendimento automatico viene addestrato su dati etichettati in questo caso. La capacità di gestire dati senza etichetta è un vantaggio dell'apprendimento automatico non supervisionato. L'apprendimento per rinforzo è direttamente ispirato dal modo in cui le persone apprendono dai dati nella loro vita quotidiana. Include un algoritmo per tentativi ed errori che si basa su se stesso e apprende da diversi scenari.