Top 6 projektów AI na Github, które powinieneś sprawdzić teraz [2022]

Github to jedna z najpopularniejszych platform dla programistów. Znajduje się na niej wiele projektów, więc jeśli chcesz znaleźć najbardziej udane projekty w określonej domenie, powinieneś się tam udać. Wiedza o tym, co jest popularne, a co nie, gwarantuje, że będziesz na bieżąco z najnowszymi osiągnięciami w swojej dziedzinie.

Dlatego omówiliśmy dzisiaj najważniejsze projekty AI na Github. Większość projektów, które tutaj omawiamy, wymaga znajomości podstaw sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Zacznijmy:

Najlepsze projekty AI na Github

1. Przepływ Tensora

TensorFlow znajduje się na szczycie listy projektów AI w Github z wielu powodów. Po pierwsze, jest to najpopularniejsza platforma uczenia maszynowego; po drugie, jest to oprogramowanie typu open source. Wreszcie ma mnóstwo funkcji, które upraszczają pracę nad projektami AI. Posiada obszerną kolekcję bibliotek i narzędzi z zasobami społecznościowymi, które umożliwiają naukowcom łatwe tworzenie aplikacji ML.

TensorFlow ma jedne z najbardziej znanych frameworków ML i API, które sprawiają, że jest to pozycja obowiązkowa dla każdego profesjonalisty AI. Możesz szybko tworzyć modele uczenia maszynowego, korzystając z interfejsów API wysokiego poziomu, takich jak Keras. Jego interfejsy API ułatwiają wykonywanie wielu zadań, w tym debugowanie i iterowanie modeli. Kolejną zaletą korzystania z TensorFlow jest jego dostępność.

Możesz używać TensorFlow do trenowania i wdrażania modeli w przeglądarce, lokalnie, w chmurze lub na urządzeniu w dowolnym języku, którego używasz. Ułatwia eksperymentowanie w celach badawczych, więc jeśli jest to doskonały wybór również dla naukowców.

TensorFlow ma ponad 146 000 gwiazdek i 82 000 widelców na Github. Jest to produkt zespołu Google Brain Team, który był w grupie Google Machine Intelligence Research. TensorFlow ma również interfejsy API C++ i Pythona. Podsumowując, jest to pozycja obowiązkowa dla wszystkich zainteresowanych korzystaniem z technologii AI.

2. scikit-ucz się

scikit-learn jest zbudowany na SciPy i jest modułem Pythona dla ML. Wszedł na rynek w formie projektu Google Summer of Code w 2007 roku, a jego twórcą jest David Cournapeau. Pozwala używać Pythona do uczenia maszynowego i jest niewątpliwie doskonałym narzędziem dla każdego programisty Pythona i AI.

Oprócz SciPy jest również oparty na matplotlib i NumPy. Możesz go ponownie używać w wielu kontekstach, a jego dostępność dodatkowo zwiększa jego przydatność. Jedną z największych zalet scikit-learn jest zbiór narzędzi do predykcyjnej analizy danych. Można jednak również użyć scikit-learn do regresji, klasyfikacji, redukcji wymiarów, grupowania, wstępnego przetwarzania, wyboru modelu i innych aplikacji AI. Pozwala z łatwością i wydajnością korzystać z wybitnych algorytmów, w tym klastrowania K-średnich i losowego lasu.

Jeśli jesteś programistą Pythona, musisz nauczyć się scikit-learn, aby poprawnie pracować nad projektami ML. Ma ponad 41 000 gwiazdek, więc jest również jednym z najlepszych projektów ML na Github.

Naucz się najlepszego kursu sztucznej inteligencji z najlepszych światowych uniwersytetów. Zdobywaj programy Masters, Executive PGP lub Advanced Certificate Programy, aby przyspieszyć swoją karierę.

3. Handson-ml

Jeśli chcesz poczytać na temat uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, to jest to odpowiedni projekt dla Ciebie. Zawiera wiele notatników Jupyter dotyczących podstaw głębokiego uczenia i uczenia maszynowego w Pythonie.

Notatniki Jupyter są produktem jupyter.org i są cyfrowymi książkami z interaktywnym kodem i grafikami. Przykłady zawarte w notatniku można wypróbować bezpośrednio podczas ich używania, co czyni je doskonałym narzędziem edukacyjnym dla programistów.

Wszystkie problemy, które dzieli ten projekt, są związane z TensorFlow i scikit-learn, więc upewnij się, że jesteś z nimi zaznajomiony, zanim zaczniesz pracować nad tymi problemami. Chociaż rozwiązywanie tych ćwiczeń może wydawać się przydatne, jeśli chcesz uzyskać bardziej spersonalizowaną i szczegółową naukę, powinieneś rozważyć udział w kursie AI. Kurs zapewni Ci dedykowane wsparcie i zapewni efektywne przestudiowanie każdego tematu.

4. Qix

Qix to kolejny zbiór zasobów, których możesz użyć do nauki uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Udostępnia przetłumaczone chińskie artykuły na temat ML, obejmujące różne tematy. Jednak większość zawartych w nim treści jest nadal w języku chińskim. Ma ponad 13 000 gwiazdek na Github i jest jednym z najwyżej ocenianych tam projektów.

5. Przewidywanie IO

PredictionIO to platforma ML typu open source. Umożliwia wdrażanie algorytmów, gromadzenie zdarzeń, ich ocenę oraz odpytywanie wyników predykcyjnych za pośrednictwem interfejsów API REST. Opiera się na innych rozpowszechnionych technologiach open source, takich jak HBase, Elasticsearch, Hadoop i Spark. Tworzy silniki predykcyjne dla projektów uczenia maszynowego. Możesz systematycznie oceniać wiele wersji silnika, odpowiadać w czasie rzeczywistym na dynamiczne zapytania, ulepszać modelowanie ML i uprościć zarządzanie infrastrukturą danych dzięki PredictionIO.

Jest to produkt firmy Apache, która wyprodukowała wiele innych popularnych produktów typu open source. Możesz zainstalować go jako część stosu uczenia maszynowego wraz z MLlib, Apache Spark, Elasticsearch i Akka HTTP. Poznanie PredictionIO pomoże Ci z większą efektywnością korzystać z wielu narzędzi analitycznych w projektach AI. Ma ponad 12 400 gwiazdek na swojej stronie Github, więc możesz zobaczyć, jak popularny jest wśród najlepszych projektów ML w Github.

Sprawdź: Projekty Pythona na Github

6. ŚwiatłoGBM

LightGBM to rozproszona, szybka i wydajna platforma do zwiększania gradientu (MART, GBRT, GBDT, GBT). Opiera się na algorytmach drzewa decyzyjnego i można go używać do klasyfikacji, rankingu i podobnych aplikacji uczenia maszynowego.

Jest to produkt firmy Microsoft i oferuje deweloperowi następujące korzyści:

• Z łatwością obsługuje dane na dużą skalę
• Obsługuje GPU i uczenie równoległe
• Ma bardzo wysoką dokładność, a konsumenci bardzo mało pamięci
• Może trenować z dużą wydajnością i szybkością

Ze względu na te zalety wiele zwycięskich drużyn korzystało w przeszłości z LightGBM. Jego twórcy również przeprowadzili eksperymenty porównawcze i twierdzili, że LightGBM może pokonać inne platformy wzmacniające pod każdym względem (dokładność i wydajność).

Na jego stronie Github znajduje się wiele nieoficjalnych repozytoriów związanych z LightGBM, które mogą pomóc w dalszym ulepszaniu jego możliwości. Ma dobrze prosperującą społeczność użytkowników i programistów na Slacku i innych platformach, gdzie możesz omówić wszelkie problemy, które napotkasz podczas korzystania z LIghtGBM. Z pewnością zasługuje na miejsce w twoim arsenale.

Dowiedz się więcej o sztucznej inteligencji

Sztuczna inteligencja to jeden z najszerszych tematów do nauki. Praca nad projektami i zapoznanie się z popularnymi narzędziami, frameworkami i bibliotekami pomoże Ci stać się prawdziwym profesjonalistą AI.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, uczeniu maszynowym i powiązanych tematach, zalecamy rozpoczęcie od naszego bloga. Znajdziesz tam wiele cennych zasobów na te tematy, od pomysłów na projekty AI po pytania do wywiadów dla programistów AI .

Zamówienie zaawansowanego programu certyfikatów upGrad w zakresie uczenia maszynowego i NLP. Ten kurs został stworzony z myślą o różnych rodzajach uczniów zainteresowanych uczeniem maszynowym, oferując mentoring 1-1 i wiele więcej.