상위 15개 Python AI 및 기계 학습 오픈 소스 프로젝트

머신 러닝과 인공 지능은 배워야 할 가장 진보된 주제 중 일부입니다. 따라서 효과적이고 효율적으로 공부하려면 최고의 학습 방법을 사용해야 합니다.

AI 및 ML 구현에 사용할 수 있는 많은 프로그래밍 언어가 있으며 그 중 가장 인기 있는 언어 중 하나는 Python입니다. 이 기사에서는 Python의 여러 AI 프로젝트에 대해 논의하고 있습니다. 이 프로젝트는 이 분야의 전문가가 되고자 하는 경우 익숙해야 합니다.

여기에서 논의한 모든 Python 프로젝트는 광범위한 청중과 사용자가 있는 오픈 소스입니다. 이러한 프로젝트에 익숙해지면 AI 및 ML을 더 잘 배우는 데 도움이 됩니다.

이 파이썬 프로젝트에서 작업하면서 많은 것을 배우기를 바랍니다. 급변하는 기술 발전에 앞장서기 위해 데이터 과학을 배우는 것에 대해 궁금하시다면 upGrad & IIM-K의 비즈니스 의사 결정을 위한 데이터 과학 전문 인증 프로그램 을 확인하고 미래를 위한 기술을 향상시키십시오.

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Python ML 및 AI 오픈 소스 프로젝트

1. 텐서플로우

TensorFlow는 Python의 오픈 소스 AI 프로젝트 목록에서 1위를 차지했습니다. Google의 제품이며 개발자가 기계 학습 모델을 만들고 교육하는 데 도움을 줍니다. Google의 Brain Team에서 일하는 엔지니어와 연구원들은 기계 학습에 대한 연구를 수행하는 데 도움이 되도록 TensorFlow를 만들었습니다. TensorFlow를 사용하여 프로토타입을 작업 제품으로 빠르고 효율적으로 변환할 수 있었습니다.

TensorFlow를 사용하면 클라우드나 브라우저에서 원격으로 기계 학습 프로젝트를 작업하거나 온프레미스 애플리케이션에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow는 모든 AI 전문가가 사용하는 솔루션이므로 전 세계적으로 수천 명의 사용자를 보유하고 있습니다.

2. 케라스

Keras는 신경망을 위한 액세스 가능한 API입니다. Python을 기반으로 하며 CNTK, TensorFlow 및 Theano에서 실행할 수 있습니다. Python으로 작성되었으며 인지 부하를 줄이기 위한 모범 사례를 따릅니다. 딥 러닝 프로젝트 작업을 더 효율적으로 만듭니다.

오류 메시지 기능은 개발자가 실수를 식별하고 수정하는 데 도움이 됩니다. TensorFlow 위에서 실행할 수 있으므로 유연하고 다양한 애플리케이션의 이점도 얻을 수 있습니다. 즉, TF Lite는 물론 웹 API를 통해 브라우저, Android 또는 iOS에서 Keras를 실행할 수 있습니다. 딥 러닝 프로젝트를 진행하려면 Keras에 대해 잘 알고 있어야 합니다.

읽기: 초보자를 위한 기계 학습 프로젝트

3. 테아노

ano를 사용하면 다차원 배열과 관련된 수학 표현식을 최적화, 평가 및 정의할 수 있습니다. Python 라이브러리이며 모든 기계 학습 전문가에게 꼭 필요한 기능이 많이 있습니다.

안정성과 속도에 최적화되어 있으며 동적 C 코드를 생성하여 표현식을 빠르게 평가할 수 있습니다. ano는 기능에서도 NumPy.ndarray를 사용할 수 있도록 하므로 NumPy의 기능을 효과적으로 사용할 수 있습니다.

4. 사이킷런

Scikit-learn은 데이터 분석 및 데이터 마이닝에 사용할 수 있는 Python 기반 도구 라이브러리입니다. 다양한 상황에서 재사용할 수 있습니다. 접근성이 매우 우수하여 사용하기도 매우 쉽습니다. 개발자는 matplotlib, NumPy 및 SciPy를 기반으로 구축했습니다.

Scikit-learn을 사용할 수 있는 일부 작업에는 클러스터링, 회귀, 분류, 모델 선택, 전처리 및 차원 축소가 있습니다. 적절한 AI 전문가가 되려면 이 라이브러리를 사용할 수 있어야 합니다.

5. 체이너

Chainer는 신경망 작업을 위한 Python 기반 프레임워크입니다. recurrent nets, convnets, recursive nets 및 feed-forward nets를 포함한 여러 네트워크 아키텍처를 지원합니다. 그 외에도 CUDA 계산을 허용하므로 몇 줄의 코드로 GPU를 사용할 수 있습니다.

필요한 경우 많은 GPU에서 Chainer를 실행할 수도 있습니다. Chainer의 중요한 이점은 코드 디버깅을 매우 쉽게 만들어주므로 많은 노력을 들일 필요가 없습니다. Github에서 Chainer는 12,000개 이상의 커밋을 가지고 있으므로 얼마나 인기가 있는지 이해할 수 있습니다.

6. 카페

Caffe는 Berkeley AI Research의 제품으로 모듈성, 속도 및 표현에 중점을 둔 딥 러닝 프레임워크입니다. Python에서 가장 인기 있는 오픈 소스 AI 프로젝트 중 하나입니다.

하루에 6천만 개 이상의 이미지를 처리할 수 있어 뛰어난 아키텍처와 속도를 자랑합니다. 또한 산업 응용 프로그램, 학술 연구, 멀티미디어 및 기타 여러 영역에 사용하는 번창하는 개발자 커뮤니티가 있습니다.

7. 겐심

Gensim은 의미론적 구조를 이해하기 위해 일반 텍스트 파일을 분석하고, 의미론적으로 유사한 파일을 검색하고, 다른 많은 작업을 수행할 수 있는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다.

이 기사에서 논의한 많은 Python 라이브러리 및 프레임워크와 같이 확장 가능하고 플랫폼 독립적입니다. 인공 지능에 대한 지식을 NLP(자연어 처리) 프로젝트에 사용할 계획이라면 이 라이브러리를 반드시 공부해야 합니다.

8. 파이토치

PyTorch는 연구 프로토타이핑을 촉진하여 제품을 더 빨리 배포할 수 있도록 도와줍니다. TorchScript를 통해 그래프 모드 간에 전환할 수 있으며 확장 가능한 분산 교육을 제공합니다. PyTorch는 여러 클라우드 플랫폼에서도 사용할 수 있으며 NLP, 컴퓨터 비전 및 기타 여러 솔루션을 지원하는 생태계에 수많은 라이브러리와 도구가 있습니다. 고급 AI 구현을 수행하려면 PyTorch에 익숙해져야 합니다.

더 읽어보기: Tensorflow와 Pytorch – 비교, 기능 및 애플리케이션

9. 쇼군

Shogun은 머신 러닝 라이브러리(오픈 소스)이며 많은 통합 및 효율적인 ML 방법을 제공합니다. Python만 기반으로 하지 않으므로 Lua, C#, Java, R 및 Ruby와 같은 다른 여러 언어에서도 사용할 수 있습니다. 여러 알고리즘 클래스, 데이터 표현 및 도구를 결합할 수 있으므로 데이터 파이프라인의 프로토타입을 빠르게 만들 수 있습니다.

다양한 OS 설정에서 사용할 수 있는 테스트를 위한 환상적인 인프라가 있습니다. Krylov 방법 및 다중 커널 학습을 포함하여 여러 가지 독점적인 알고리즘도 있으므로 Shogun에 대해 학습하면 AI 및 기계 학습을 마스터하는 데 확실히 도움이 될 것입니다.

10. 파일런2

Theano를 기반으로 하는 Pylearn2는 Python 개발자들 사이에서 가장 널리 사용되는 기계 학습 라이브러리 중 하나입니다. Theano가 안정화 및 최적화를 처리하는 동안 수학 표현식을 사용하여 플러그인을 작성할 수 있습니다. Github에서 Pylearn2는 7,000개 이상의 커밋을 보유하고 있으며 여전히 증가하고 있어 ML 개발자 사이에서 인기를 얻고 있습니다. Pylearn2는 유연성에 중점을 두고 미디어(이미지, 벡터 등) 및 플랫폼 간 구현을 위한 인터페이스를 포함하여 다양한 기능을 제공합니다.

11. 닐런

Nilearn은 Neuroimaging 데이터를 지원하며 인기 있는 Python 모듈입니다. scikit-learn(앞서 논의한)을 사용하여 디코딩, 모델링, 연결 분석 및 분류와 같은 다양한 통계 작업을 수행합니다. 신경 영상은 의료 분야에서 두드러진 영역이며 더 높은 정확도로 더 나은 진단과 같은 여러 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다. 의료 분야에서 AI를 사용하는 데 관심이 있다면 여기에서 시작하십시오.

읽기: Python의 Scikit-learn: 기능, 전제 조건, 장단점

12. 누멘타

Numenta는 HTM(계층적 시간 기억)이라는 신피질 이론을 기반으로 합니다. 많은 사람들이 HTM과 소프트웨어를 기반으로 솔루션을 개발했습니다. 그러나 이 프로젝트에는 많은 작업이 진행 중입니다. HTM은 신경과학을 기반으로 하는 기계 지능 프레임워크입니다.

13. 파이엠씨

PyMC는 Markov 체인과 같은 알고리즘과 함께 베이지안 통계 모델을 사용합니다. Python 모듈이며 유연성으로 인해 많은 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다. 숫자 문제에 NumPy를 사용하고 가우스 프로세스 전용 모듈이 있습니다.

요약을 생성하고 진단을 수행하며 대형 프로그램에 MCMC 루프를 포함할 수 있습니다. 추적을 일반 텍스트, MySQL 데이터베이스 및 Python 피클로 저장할 수 있습니다. 의심할 여지 없이 모든 인공 지능 전문가에게 훌륭한 도구입니다.

14. 딥

DEAP는 아이디어와 프로토타입을 테스트하기 위한 진화적인 계산 프레임워크입니다. 프리픽스 트리를 통해 유전 프로그래밍을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 모든 종류의 표현으로 유전 알고리즘을 작업할 수 있습니다.

DEAP에는 진화 전략, 스냅샷을 찍는 체크포인트, 표준 테스트 기능을 저장하기 위한 벤치마크 모듈이 있습니다. SCOOP, 다중 처리 및 기타 병렬화 솔루션과 놀라울 정도로 잘 작동합니다.

15. 귀찮게

Annoy는 Approximate Nearest Neighbors의 약자입니다. 예, 그렇습니다. Python 바인딩도 포함된 이 C++ 라이브러리의 정확한 이름입니다. 정적 파일을 인덱스로 사용하면서 가장 가까운 이웃 검색을 수행하는 데 도움이 됩니다. Annoy를 사용하면 여러 프로세스에서 인덱스를 공유할 수 있으므로 각 방법에 대해 여러 인덱스를 구축할 필요가 없습니다.

제작자는 Erik Bernhaardsson이며 많은 주요 영역에서 응용 프로그램을 찾습니다. 예를 들어 Spotify는 Annoy를 사용하여 사용자에게 더 나은 추천을 제공합니다.

더 읽어보기: 초보자를 위한 Python 프로젝트

AI 및 ML의 Python에 대해 자세히 알아보기

Python의 AI 프로젝트 목록이 도움이 되었기를 바랍니다. 이러한 프로젝트에 대해 배우면 노련한 AI 전문가가 되는 데 도움이 됩니다. TensorFlow로 시작하든 DEAP로 시작하든 이 여정에서 중요한 단계가 될 것입니다.

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Python에는 대부분의 개발자가 자신의 목적을 위해 라이브러리를 만들고 나중에 자신의 이익을 위해 대중에게 공개하는 활발한 커뮤니티가 있습니다. 다음은 Python 개발자가 사용하는 몇 가지 일반적인 기계 학습 라이브러리입니다. 데이터 과학 기술을 업데이트하려면 데이터 과학 프로그램에서 IIIT-B의 Executive PG 프로그램을 확인하십시오.