今すぐチェックすべきGithubのトップ6AIプロジェクト[2022]

Githubは、開発者にとって最も人気のあるプラットフォームの1つです。 多数のプロジェクトをホストしているため、特定のドメインで最も成功しているプロジェクトを見つけたい場合は、そこに向かう必要があります。 人気のあるものとそうでないものを知ることで、自分の分野の最新の開発を確実に更新できます。

そのため、本日GithubのトップAIプロジェクトについて説明しました。 ここで説明するプロジェクトのほとんどでは、人工知能と機械学習の基本に精通している必要があります。 始めましょう：

GithubのトップAIプロジェクト

1.TensorFlow

TensorFlowは、さまざまな理由でGithubのAIプロジェクトのリストのトップにあります。 まず、これは最も人気のある機械学習フレームワークです。 第二に、それはオープンソースです。 最後に、AIプロジェクトでの作業を簡素化する機能がたくさんあります。 研究者がMLアプリケーションを簡単に構築できるようにするコミュニティリソースを備えたライブラリとツールの広範なコレクションがあります。

TensorFlowには、最も優れたMLフレームワークとAPIがいくつかあり、AIプロフェッショナルにとって必須です。 Kerasなどの高レベルAPIを使用すると、機械学習モデルをすばやく構築できます。 そのAPIにより、デバッグやモデルの反復など、複数のタスクが簡単になります。 TensorFlowを使用するもう1つの利点は、そのアクセシビリティです。

TensorFlowを使用して、ブラウザー、オンプレミス、クラウド、またはデバイスで、使用する任意の言語を使用してモデルをトレーニングおよびデプロイできます。 それは研究目的のための実験を容易にするので、それが学者にとっても優れた選択であるならば。

TensorFlowには、Githubに1,46,000を超えるスターと82,000のフォークがあります。 これは、GoogleのMachineIntelligenceResearchグループの下にあったGoogleBrainTeamの製品です。 TensorFlowにはC++およびPythonAPIもあります。 全体として、AIテクノロジーの使用に関心のある人にとっては必需品です。

2.scikit-learn

scikit-learnはSciPyに基づいて構築されており、ML用のPythonモジュールです。 2007年にGoogleSummerof Codeプロジェクトの形で市場に参入し、その作成者はDavidCournapeauです。 機械学習にPythonを使用できるようになり、PythonおよびAI開発者にとって間違いなく優れたツールです。

SciPyとは別に、matplotlibとNumPyにも基づいて構築されています。 複数のコンテキストで再利用でき、そのアクセシビリティにより、適合性がさらに向上します。 scikit-learnの最大の利点の1つは、予測データ分析用のツールのコレクションです。 ただし、scikit-learnを使用して、回帰、分類、次元削減、クラスタリング、前処理、モデル選択、およびその他のAIアプリケーションを実行することもできます。 これにより、K-meansクラスタリングやランダムフォレストなどの優れたアルゴリズムを簡単かつ効率的に使用できます。

Python開発者の場合、MLプロジェクトで適切に作業するには、scikit-learnを学ぶ必要があります。 星は41,000を超えているため、GithubのトップMLプロジェクトの1つでもあります。

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3. Handson-ml

機械学習とAIについて読みたい場合は、これが最適なプロジェクトです。 Pythonでのディープラーニングと機械学習の基礎に関する多くのJupyterノートブックがあります。

Jupyterノートブックはjupyter.orgの製品であり、インタラクティブなコードとビジュアルを備えたデジタルブックです。 ノートブックにある例を使用しながら直接試すことができるため、開発者にとって優れた学習ツールになります。

このプロジェクトが共有するすべての問題はTensorFlowとscikit-learnに関連しているため、これらの問題に取り組む前に、それらに精通していることを確認してください。 これらの演習を解くことは、よりパーソナライズされた詳細な学習体験を得ることに興味がある場合に役立つように思われるかもしれませんが、AIコースの取得を検討する必要があります。 コースはあなたに専用のサポートを提供し、あなたがすべてのトピックを効果的に研究することを確実にします。

4. Qix

Qixは、機械学習と人工知能を研究するために使用できるリソースのもう1つのコレクションです。 さまざまなトピックをカバーする、MLに関する翻訳された中国語の論文を共有しています。 ただし、そこに含まれるコンテンツのほとんどはまだ中国語です。 Githubには13,000を超える星があり、そこで最も評価の高いプロジェクトの1つです。

5. PredictionIO

PredictionIOはオープンソースのMLフレームワークです。 これにより、アルゴリズムのデプロイ、イベント収集、それらの評価、およびRESTAPIを介した予測結果のクエリが可能になります。 これは、HBase、Elasticsearch、Hadoop、Sparkなどの他の一般的なオープンソーステクノロジーに基づいています。 機械学習プロジェクトの予測エンジンを作成します。 PredictionIOを使用すると、複数のエンジンバージョンを体系的に評価し、動的クエリにリアルタイムで応答し、MLモデリングを強化し、データインフラストラクチャの管理を簡素化できます。

これは、他の多くの人気のあるオープンソース製品を生み出しているApacheの製品です。 MLlib、Apache Spark、Elasticsearch、Akka HTTPとともに、機械学習スタックの一部としてインストールできます。 PredictionIOについて学ぶことは、AIプロジェクトで複数の分析ツールをより効果的に使用するのに役立ちます。 Githubページには12,400を超える星が表示されているため、GithubのトップMLプロジェクトの中でどれほど人気が​​あるかがわかります。

チェックアウト： GithubのPythonプロジェクト

6. LightGBM

LightGBMは、勾配ブースティング（MART、GBRT、GBDT、GBT）用の分散型の高速で高性能なフレームワークです。 これは決定木アルゴリズムに基づいており、分類、ランク付け、および同様の機械学習アプリケーションに使用できます。

これはMicrosoftの製品であり、開発者に次の利点を提供します。

• 大規模なデータを簡単に処理できます
• GPUと並列学習をサポートします
• それは非常に高い精度を持ち、消費者は非常に低いメモリを持っています
• それは高い効率とスピードで訓練することができます

これらの利点のために、多くの競争に勝つチームは過去にLightGBMを使用しました。 その開発者も比較実験を行い、LightGBMはすべての点で他のブースティングフレームワークを打ち負かすことができると主張しました（精度と効率）。

GithubページにはLightGBMに関連する複数の非公式リポジトリがあり、その機能をさらに強化するのに役立ちます。 Slackやその他のプラットフォームでユーザーと開発者の活発なコミュニティがあり、LIghtGBMの使用中に発生した問題について話し合うことができます。 それは確かにあなたの兵器庫の場所に値する。

AIについてもっと知る

人工知能は、学ぶべき最も幅広いトピックの1つです。 プロジェクトに取り組み、人気のあるツール、フレームワーク、ライブラリに慣れることで、適切なAIプロフェッショナルになることができます。

人工知能、機械学習、および関連トピックについて詳しく知りたい場合は、ブログから始めることをお勧めします。 そこでは、 AIプロジェクトのアイデアから、AI開発者へのインタビューの質問に至るまで、これらのトピックに関する貴重なリソースがたくさんあります。

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