지금 확인해야 할 Github의 상위 6개 AI 프로젝트 [2022]

Github은 개발자들에게 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나입니다. 수많은 프로젝트를 호스팅하므로 특정 도메인에서 가장 성공적인 프로젝트를 찾고 싶다면 그곳으로 가야 합니다. 인기 있는 것과 그렇지 않은 것을 알면 해당 분야의 최신 개발 정보를 확인할 수 있습니다.

그래서 오늘 Github의 주요 AI 프로젝트에 대해 논의했습니다. 여기서 논의하는 대부분의 프로젝트는 인공 지능 및 기계 학습의 기본 사항에 익숙해야 합니다. 시작하자:

Github의 상위 AI 프로젝트

1. 텐서플로우

TensorFlow는 여러 가지 이유로 Github의 AI 프로젝트 목록에서 1위를 차지했습니다. 첫째, 가장 인기 있는 기계 학습 프레임워크입니다. 둘째, 오픈 소스입니다. 마지막으로 AI 프로젝트 작업을 단순화하는 수많은 기능이 있습니다. 연구원이 ML 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 하는 커뮤니티 리소스가 포함된 광범위한 라이브러리 및 도구 모음이 있습니다.

TensorFlow에는 가장 눈에 띄는 ML 프레임워크와 API가 있어 모든 AI 전문가에게 필수품이 됩니다. Keras와 같은 고급 API를 사용하여 기계 학습 모델을 빠르게 구축할 수 있습니다. API를 사용하면 디버깅 및 모델 반복을 비롯한 여러 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. TensorFlow 사용의 또 다른 장점은 접근성입니다.

TensorFlow를 사용하여 사용하는 모든 언어를 통해 브라우저, 온프레미스, 클라우드 또는 기기에서 모델을 교육하고 배포할 수 있습니다. 연구 목적을 위한 실험을 용이하게 하므로 학계에서도 탁월한 선택입니다.

TensorFlow는 Github에 1,46,000개 이상의 별과 82,000개 이상의 포크가 있습니다. 구글 머신 지능 연구 그룹 산하 구글 브레인팀의 제품이다. TensorFlow에는 C++ 및 Python API도 있습니다. 대체로 AI 기술을 사용하는 데 관심이 있는 모든 사람에게 필수품입니다.

2. 사이킷런

scikit-learn은 SciPy를 기반으로 하며 ML용 Python 모듈입니다. 2007년 Google Summer of Code 프로젝트의 형태로 시장에 진입했으며 제작자는 David Cournapeau입니다. 기계 학습에 Python을 사용할 수 있으며 의심할 여지 없이 모든 Python 및 AI 개발자를 위한 훌륭한 도구입니다.

SciPy 외에도 matplotlib 및 NumPy를 기반으로 합니다. 여러 컨텍스트에서 재사용할 수 있으며 접근성이 적합성을 더욱 향상시킵니다. scikit-learn의 가장 큰 장점 중 하나는 예측 데이터 분석을 위한 도구 모음입니다. 그러나 회귀, 분류, 차원 축소, 클러스터링, 전처리, 모델 선택 및 기타 AI 응용 프로그램에 scikit-learn을 사용할 수도 있습니다. K-means 클러스터링 및 랜덤 포레스트를 비롯한 탁월한 알고리즘을 쉽고 효율적으로 사용할 수 있습니다.

Python 개발자라면 ML 프로젝트에서 제대로 작업하려면 scikit-learn을 배워야 합니다. 별이 41,000개가 넘고 Github에서 상위 ML 프로젝트 중 하나이기도 합니다.

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3. 핸슨-ml

기계 학습 및 AI에 대해 읽고 싶다면 이것이 적합한 프로젝트입니다. Python의 딥 러닝 및 머신 러닝 기초에 대한 Jupyter 노트북이 많이 있습니다.

Jupyter 노트북은 jupyter.org의 제품이며 대화형 코드와 시각 자료가 포함된 디지털 책입니다. 노트북에 있는 예제를 사용하면서 직접 시험해볼 수 있어 개발자에게 훌륭한 학습 도구가 됩니다.

이 프로젝트에서 공유하는 모든 문제는 TensorFlow 및 scikit-learn과 관련이 있으므로 이러한 문제에 대한 작업을 시작하기 전에 해당 문제에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 보다 개인화되고 세부적인 학습 경험에 관심이 있는 경우 이러한 연습 문제를 해결하는 것이 유용해 보일 수 있지만 AI 과정을 수강하는 것을 고려해야 합니다. 과정은 전담 지원을 제공하고 모든 주제를 효과적으로 공부할 수 있도록 합니다.

4. 퀵스

Qix는 기계 학습 및 인공 지능을 연구하는 데 사용할 수 있는 또 다른 리소스 모음입니다. 다양한 주제를 다루는 ML에 대한 번역된 중국어 논문을 공유합니다. 그러나 그 안에 있는 대부분의 콘텐츠는 여전히 중국어로 되어 있습니다. Github에 13,000개 이상의 별이 있으며 최고의 프로젝트 중 하나입니다.

5. 예측IO

PredictionIO는 오픈 소스 ML 프레임워크입니다. 알고리즘 배포, 이벤트 수집, 평가 및 REST API를 통한 예측 결과 쿼리가 가능합니다. HBase, Elasticsearch, Hadoop 및 Spark와 같은 다른 널리 퍼진 오픈 소스 기술을 기반으로 합니다. 머신 러닝 프로젝트를 위한 예측 엔진을 생성합니다. 여러 엔진 버전을 체계적으로 평가하고, 동적 쿼리에 실시간으로 응답하고, ML 모델링을 향상하고, PredictionIO를 사용하여 데이터 인프라 관리를 단순화할 수 있습니다.

다른 많은 인기 있는 오픈 소스 제품을 생산한 Apache의 제품입니다. MLlib, Apache Spark, Elasticsearch 및 Akka HTTP와 함께 기계 학습 스택의 일부로 설치할 수 있습니다. PredictionIO에 대해 배우면 AI 프로젝트에서 여러 분석 도구를 보다 효과적으로 사용하는 데 도움이 됩니다. Github 페이지에 12,400개 이상의 별이 있으므로 Github의 상위 ML 프로젝트 중 얼마나 인기가 있는지 알 수 있습니다.

확인: Github의 Python 프로젝트

6. 라이트GBM

LightGBM은 그래디언트 부스팅(MART, GBRT, GBDT, GBT)을 위한 빠르고 고성능의 분산형 프레임워크입니다. 결정 트리 알고리즘을 기반으로 하며 분류, 순위 지정 및 유사한 기계 학습 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.

Microsoft의 제품이며 개발자에게 다음과 같은 이점을 제공합니다.

• 대용량 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다.
• GPU 및 병렬 학습을 지원합니다.
• 정확도가 매우 높고 소비자의 메모리가 매우 낮습니다.
• 그것은 높은 효율과 속도로 훈련할 수 있습니다

이러한 장점으로 인해 경쟁에서 승리한 많은 팀이 과거에 LightGBM을 사용했습니다. 개발자들도 비교 실험을 했고 LightGBM이 모든 면(정확도 및 효율성)에서 다른 부스팅 프레임워크를 능가할 수 있다고 주장했습니다.

Github 페이지에는 LightGBM과 관련된 여러 비공식 리포지토리가 있으므로 기능을 더욱 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. Slack 및 기타 플랫폼에서 LIghtGBM을 사용하는 동안 발생하는 모든 문제에 대해 논의할 수 있는 번성하는 사용자 및 개발자 커뮤니티가 있습니다. 그것은 확실히 당신의 무기고에 자리를 잡을 가치가 있습니다.

AI에 대해 자세히 알아보기

인공 지능은 배울 수 있는 가장 광범위한 주제 중 하나입니다. 프로젝트 작업을 하고 인기 있는 도구, 프레임워크 및 라이브러리에 익숙해지면 적절한 AI 전문가가 되는 데 도움이 됩니다.

인공 지능, 기계 학습 및 관련 주제에 대해 자세히 알아보려면 블로그부터 시작하는 것이 좋습니다. 여기에서 AI 프로젝트 아이디어 부터 AI 개발자를 위한 인터뷰 질문에 이르기까지 이러한 주제에 대한 귀중한 리소스를 많이 찾을 수 있습니다 .

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