15 najlepszych projektów Open Source opartych na sztucznej inteligencji i uczeniu maszynowym w Pythonie

Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja to jedne z najbardziej zaawansowanych tematów do nauki. Musisz więc zastosować najlepsze metody uczenia się, aby upewnić się, że uczysz się ich skutecznie i wydajnie.

Istnieje wiele języków programowania, których możesz używać w implementacjach AI i ML, a jednym z najpopularniejszych jest Python. W tym artykule omawiamy wiele projektów AI w Pythonie, które powinieneś znać, jeśli chcesz zostać profesjonalistą w tej dziedzinie.

Wszystkie projekty Pythona, które tu omówiliśmy, są open source'owe dla szerokiego grona odbiorców i użytkowników. Znajomość tych projektów pomoże ci lepiej nauczyć się AI i ML.

Mam nadzieję, że wiele się nauczysz pracując nad tymi projektami w Pythonie. Jeśli interesuje Cię nauka nauki o danych, aby być na czele szybkiego postępu technologicznego, zapoznaj się z programem certyfikatów zawodowych upGrad i IIM-K w zakresie nauki o danych do podejmowania decyzji biznesowych i podnieś swoje umiejętności na przyszłość.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Projekty Open Source w Python ML i AI

1. Przepływ Tensora

TensorFlow znajduje się na szczycie listy projektów AI typu open source w Pythonie. Jest produktem Google i pomaga programistom w tworzeniu i szkoleniu modeli uczenia maszynowego. Inżynierowie i badacze pracujący w Google Brain Team stworzyli TensorFlow, aby pomóc im w prowadzeniu badań nad uczeniem maszynowym. TensorFlow umożliwił im szybkie i wydajne przekształcenie prototypów w działające produkty.

Dzięki TensorFlow możesz zdalnie pracować nad projektami uczenia maszynowego w chmurze, w przeglądarce lub używać go w aplikacjach lokalnych. TensorFlow ma tysiące użytkowników na całym świecie, ponieważ jest to idealne rozwiązanie dla każdego profesjonalisty AI.

2. Keras

Keras to dostępny interfejs API dla sieci neuronowych. Jest oparty na Pythonie i można go uruchomić na CNTK, TensorFlow oraz Theano. Jest napisany w Pythonie i przestrzega najlepszych praktyk, aby zmniejszyć obciążenie poznawcze. Sprawia, że ​​praca nad projektami głębokiego uczenia się jest bardziej wydajna.

Funkcja komunikatów o błędach pomaga programistom w identyfikowaniu wszelkich błędów i ich naprawianiu. Ponieważ można go uruchomić na TensorFlow, czerpiesz również korzyści z elastycznej i wszechstronnej aplikacji. Oznacza to, że możesz uruchomić Keras w swojej przeglądarce, na Androidzie lub iOS za pośrednictwem TF Lite, a także przez ich internetowy interfejs API. Jeśli chcesz pracować nad projektami głębokiego uczenia się, musisz znać Keras.

Przeczytaj: Projekty uczenia maszynowego dla początkujących

3. Teano

Theano umożliwia optymalizację, ocenę i definiowanie wyrażeń matematycznych obejmujących tablice wielowymiarowe. Jest to biblioteka Pythona i ma wiele funkcji, które sprawiają, że jest niezbędna dla każdego profesjonalisty zajmującego się uczeniem maszynowym.

Jest zoptymalizowany pod kątem stabilności i szybkości oraz może generować dynamiczny kod C w celu szybkiej oceny wyrażeń. Theano pozwala również na używanie NumPy.ndarray w jego funkcjach, dzięki czemu możesz efektywnie korzystać z możliwości NumPy.

4. Nauka scikitu

Scikit-learn to oparta na Pythonie biblioteka narzędzi, których można używać do analizy i eksploracji danych. Możesz go ponownie wykorzystać w wielu kontekstach. Ma doskonałą dostępność, więc korzystanie z niego jest również dość łatwe. Jego programiści zbudowali go na bazie matplotlib, NumPy i SciPy.

Niektóre zadania, do których można użyć Scikit-learn, obejmują grupowanie, regresję, klasyfikację, wybór modelu, wstępne przetwarzanie i redukcję wymiarów. Aby zostać prawdziwym profesjonalistą AI, musisz mieć możliwość korzystania z tej biblioteki.

5. Łańcuchowiec

Chainer to oparta na Pythonie platforma do pracy w sieciach neuronowych. Obsługuje wiele architektur sieciowych, w tym sieci rekurencyjne, convnets, sieci rekurencyjne i sieci feed-forward. Poza tym pozwala na obliczenia CUDA, dzięki czemu można używać GPU z bardzo małą liczbą linijek kodu.

W razie potrzeby możesz uruchomić Chainer na wielu procesorach graficznych. Istotną zaletą Chainera jest to, że debugowanie kodu jest bardzo łatwe, więc nie będziesz musiał wkładać w to wiele wysiłku. Na Github Chainer ma ponad 12 000 zatwierdzeń, więc możesz zrozumieć, jak popularny jest.

6. Kawa

Caffe jest produktem Berkeley AI Research i jest platformą głębokiego uczenia się, która koncentruje się na modułowości, szybkości i ekspresji. Jest to jeden z najpopularniejszych projektów AI typu open source w Pythonie.

Ma doskonałą architekturę i szybkość, ponieważ może przetwarzać ponad 60 milionów obrazów dziennie. Co więcej, ma dobrze prosperującą społeczność programistów, którzy używają go do zastosowań przemysłowych, badań akademickich, multimediów i wielu innych dziedzin.

7. Gensim

Gensim to biblioteka Pythona typu open source, która może analizować pliki tekstowe w celu zrozumienia ich struktury semantycznej, pobierać pliki semantycznie podobne do tego i wykonywać wiele innych zadań.

Jest skalowalny i niezależny od platformy, podobnie jak wiele bibliotek i frameworków Pythona, które omówiliśmy w tym artykule. Jeśli planujesz wykorzystać swoją wiedzę o sztucznej inteligencji do pracy nad projektami NLP (Natural Language Processing), to na pewno powinieneś zapoznać się z tą biblioteką.

8. PyTorch

PyTorch pomaga w ułatwianiu prototypowania badań, dzięki czemu możesz szybciej wdrażać produkty. Umożliwia przechodzenie między trybami wykresów za pomocą TorchScript i zapewnia rozproszone szkolenie, które można skalować. PyTorch jest również dostępny na wielu platformach chmurowych i posiada liczne biblioteki i narzędzia w swoim ekosystemie, które obsługują NLP, wizję komputerową i wiele innych rozwiązań. Aby wykonać zaawansowane implementacje AI, musisz zapoznać się z PyTorch.

Czytaj więcej: Tensorflow vs Pytorch – porównanie, funkcje i aplikacje

9. Szogun

Shogun to biblioteka uczenia maszynowego (open-source) i zapewnia wiele zunifikowanych i wydajnych metod ML. Nie jest oparty wyłącznie na Pythonie, więc możesz go używać również z kilkoma innymi językami, takimi jak Lua, C#, Java, R i Ruby. Umożliwia łączenie wielu klas algorytmów, reprezentacji danych i narzędzi, dzięki czemu można szybko prototypować potoki danych.

Ma fantastyczną infrastrukturę do testowania, której można używać w różnych konfiguracjach systemu operacyjnego. Posiada również kilka ekskluzywnych algorytmów, w tym metody Krylova i Multiple Kernel Learning, więc nauka o Shogun z pewnością pomoże ci w opanowaniu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

10. Pylearn2

Oparty na Theano, Pylearn2 jest jedną z najbardziej rozpowszechnionych bibliotek uczenia maszynowego wśród programistów Pythona. Możesz używać wyrażeń matematycznych do pisania swoich wtyczek, podczas gdy Theano zajmuje się ich stabilizacją i optymalizacją. Na Github, Pylearn2 ma ponad 7k commitów i wciąż rośnie, co pokazuje jego popularność wśród programistów ML. Pylearn2 koncentruje się na elastyczności i zapewnia szeroką gamę funkcji, w tym interfejs dla mediów (obrazy, wektory itp.) oraz implementacje wieloplatformowe.

11. Nilearn

Nilearn pomaga w danych Neuroobrazowania i jest popularnym modułem Pythona. Wykorzystuje scikit-learn (o którym mówiliśmy wcześniej) do wykonywania różnych działań statystycznych, takich jak dekodowanie, modelowanie, analiza połączeń i klasyfikacja. Neuroobrazowanie jest ważnym obszarem w sektorze medycznym i może pomóc w rozwiązaniu wielu problemów, takich jak lepsza diagnoza z większą dokładnością. Jeśli interesuje Cię wykorzystanie sztucznej inteligencji w medycynie, to jest miejsce, od którego możesz zacząć.

Przeczytaj: Nauka Scikit w Pythonie: funkcje, wymagania wstępne, zalety i wady

12. Numenta

Numenta opiera się na teorii kory nowej zwanej HTM (hierarchiczna pamięć czasowa). Wiele osób opracowało rozwiązania oparte na HTM i oprogramowaniu. Jednak w tym projekcie jest dużo pracy. HTM to struktura inteligencji maszynowej oparta na neuronauce.

13. PyMC

PyMC wykorzystuje bayesowskie modele statystyczne z algorytmami, takimi jak łańcuch Markowa. Jest to moduł Pythona i ze względu na swoją elastyczność znajduje zastosowanie w wielu obszarach. Używa NumPy do problemów numerycznych i posiada dedykowany moduł dla procesów Gaussa.

Może tworzyć podsumowania, przeprowadzać diagnostykę i osadzać pętle MCMC w dużych programach; możesz zapisywać ślady jako zwykły tekst, bazy danych MySQL, a także pikle Pythona. Jest to niewątpliwie świetne narzędzie dla każdego profesjonalisty zajmującego się sztuczną inteligencją.

14. GŁĘBOKO

DEAP to ewolucyjna platforma obliczeniowa do testowania pomysłów i prototypowania. Możesz pracować nad algorytmami genetycznymi z dowolnym rodzajem reprezentacji, a także wykonywać programowanie genetyczne za pomocą drzew prefiksowych.

DEAP ma strategie ewolucji, punkty kontrolne, które wykonują migawki, oraz moduł benchmarków do przechowywania standardowych funkcji testowych. Działa zadziwiająco dobrze z SCOOP, wieloprocesorowym i innymi rozwiązaniami do równoległości.

15. Zirytować

Annoy to skrót od przybliżonych najbliższych sąsiadów O tak, tak, to dokładna nazwa tej biblioteki C++, która ma również powiązania Pythona. Pomaga w wyszukiwaniu najbliższych sąsiadów, używając jako indeksów plików statycznych. Dzięki Annoy możesz udostępniać indeks w różnych procesach, dzięki czemu nie musisz budować wielu indeksów dla każdej metody.

Jego twórcą jest Erik Bernhaardsson i znajduje zastosowanie w wielu ważnych obszarach, na przykład Spotify używa Annoy do tworzenia lepszych rekomendacji dla swoich użytkowników.

Przeczytaj także: Projekty Pythona dla początkujących

Dowiedz się więcej o Pythonie w AI i ML

Mamy nadzieję, że ta lista projektów AI w Pythonie okazała się pomocna. Poznanie tych projektów pomoże Ci zostać doświadczonym profesjonalistą AI. Niezależnie od tego, czy zaczniesz od TensorFlow, czy DEAP, będzie to znaczący krok w tej podróży.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o sztucznej inteligencji, zachęcamy do odwiedzenia naszego bloga. Znajdziesz tam mnóstwo szczegółowych i cennych zasobów. Co więcej, możesz wziąć udział w kursie AI i uzyskać bardziej zindywidualizowane doświadczenie edukacyjne.

Python ma aktywną społeczność, w której większość programistów tworzy biblioteki do własnych celów, a następnie udostępnia je publicznie na swoją korzyść. Oto niektóre z typowych bibliotek uczenia maszynowego używanych przez programistów Pythona. Jeśli chcesz zaktualizować swoje umiejętności w zakresie analizy danych, zapoznaj się z programem Executive PG programu IIIT-B w programie Data Science .