Os 6 principais projetos de IA no Github que você deve conferir agora [2022]

O Github é uma das plataformas mais populares para desenvolvedores. Ele hospeda vários projetos, portanto, se você deseja descobrir os projetos de maior sucesso em um domínio específico, deve ir até lá. Saber o que é popular e o que não é garante que você esteja atualizado com os desenvolvimentos mais recentes em seu campo.

É por isso que discutimos os principais projetos de IA no Github hoje. A maioria dos projetos que discutimos aqui exige que você esteja familiarizado com os conceitos básicos de inteligência artificial e aprendizado de máquina. Vamos começar:

Principais projetos de IA no Github

1. TensorFlow

O TensorFlow encabeça a lista de projetos de IA no Github por vários motivos. Primeiro, é a estrutura de aprendizado de máquina mais popular; segundo, é de código aberto. Por fim, possui vários recursos que simplificam o trabalho em projetos de IA. Possui uma extensa coleção de bibliotecas e ferramentas com recursos da comunidade que permitem aos pesquisadores criar aplicativos de ML com facilidade.

O TensorFlow possui algumas das estruturas e APIs de ML mais proeminentes, o que o torna obrigatório para qualquer profissional de IA. Você pode criar modelos de aprendizado de máquina rapidamente usando APIs de alto nível, como Keras. Suas APIs facilitam várias tarefas, incluindo depuração e iteração de modelos. Outra vantagem de usar o TensorFlow é sua acessibilidade.

Você pode usar o TensorFlow para treinar e implantar modelos no navegador, no local, na nuvem ou em seu dispositivo por meio de qualquer idioma que você usar. Facilita a experimentação para fins de pesquisa, portanto, é uma excelente opção para acadêmicos também.

O TensorFlow tem mais de 1.46.000 estrelas e 82.000 bifurcações no Github. É um produto do Google Brain Team, que estava sob o grupo de pesquisa de inteligência de máquina do Google. O TensorFlow também possui APIs C++ e Python. Em suma, é um must-have para qualquer pessoa interessada em usar a tecnologia de IA.

2. scikit-aprender

scikit-learn é construído em SciPy e é um módulo Python para ML. Ele entrou no mercado na forma de um projeto Google Summer of Code em 2007, e seu criador é David Cournapeau. Ele permite que você use Python para aprendizado de máquina e é, sem dúvida, uma excelente ferramenta para qualquer desenvolvedor de Python e IA.

Além do SciPy, ele também é construído em matplotlib e NumPy. Você pode reutilizá-lo em vários contextos e sua acessibilidade aumenta ainda mais sua adequação. Uma das melhores vantagens do scikit-learn é sua coleção de ferramentas para análise preditiva de dados. No entanto, você também pode usar o scikit-learn para regressão, classificação, redução de dimensionalidade, clustering, pré-processamento, seleção de modelo e outros aplicativos de IA. Ele permite que você use algoritmos proeminentes, incluindo clustering K-means e floresta aleatória com facilidade e eficiência.

Se você é um desenvolvedor Python, deve aprender scikit-learn para trabalhar em projetos de ML corretamente. Ele tem mais de 41.000 estrelas e, portanto, também está entre os principais projetos de ML no Github.

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3. Handson-ml

Se você quiser fazer algumas leituras sobre aprendizado de máquina e IA, este é o projeto certo para você. Ele tem muitos notebooks Jupyter sobre os conceitos básicos de aprendizado profundo e aprendizado de máquina em Python.

Os notebooks Jupyter são um produto do jupyter.org e são livros digitais com código e recursos visuais interativos. Você pode experimentar os exemplos presentes no notebook diretamente enquanto os usa, o que os torna uma ótima ferramenta de aprendizado para desenvolvedores.

Todos os problemas que este projeto compartilha estão relacionados ao TensorFlow e ao scikit-learn, portanto, familiarize-se com eles antes de começar a trabalhar nesses problemas. Embora a resolução desses exercícios possa parecer útil se você estiver interessado em obter uma experiência de aprendizado mais personalizada e detalhada, considere fazer um curso de IA. Um curso fornecerá suporte dedicado e garantirá que você estude todos os tópicos de maneira eficaz.

4. Qix

Qix é outra coleção de recursos que você pode usar para estudar aprendizado de máquina e inteligência artificial. Compartilha documentos chineses traduzidos sobre ML, cobrindo diferentes tópicos. No entanto, a maior parte do conteúdo presente nele ainda está em chinês. Tem mais de 13.000 estrelas no Github e está entre os projetos mais bem avaliados por lá.

5. PrevisãoIO

PredictionIO é uma estrutura de ML de código aberto. Ele permite a implantação de algoritmos, coleta de eventos, sua avaliação e consulta de resultados preditivos por meio de APIs REST. Ele é baseado em outras tecnologias de código aberto predominantes, como HBase, Elasticsearch, Hadoop e Spark. Ele cria mecanismos preditivos para projetos de aprendizado de máquina. Você pode avaliar sistematicamente várias versões de mecanismo, responder em tempo real a consultas dinâmicas, aprimorar a modelagem de ML e simplificar o gerenciamento da infraestrutura de dados com o PredictionIO.

É um produto da Apache, que produziu muitos outros produtos populares de código aberto. Você pode instalá-lo como parte de uma pilha de aprendizado de máquina junto com MLlib, Apache Spark, Elasticsearch e Akka HTTP. Aprender sobre o PredictionIO ajudará você a usar várias ferramentas de análise em projetos de IA com mais eficácia. Ele tem mais de 12.400 estrelas em sua página do Github, então você pode ver o quão popular ele é entre os principais projetos de ML no Github.

Confira: Projetos Python no Github

6. Light GBM

LightGBM é uma estrutura distribuída, rápida e de alto desempenho para aumento de gradiente (MART, GBRT, GBDT, GBT). Ele é baseado em algoritmos de árvore de decisão e você pode usá-lo para classificação, classificação e aplicativos semelhantes de aprendizado de máquina.

É um produto da Microsoft e oferece as seguintes vantagens ao desenvolvedor:

• Ele pode lidar com dados em grande escala com facilidade
• Ele suporta GPU e aprendizado paralelo
• Tem precisão muito alta e consumidores de memória muito baixa
• Pode treinar com alta eficiência e velocidade

Devido a essas vantagens, muitas equipes vencedoras da competição usaram o LightGBM no passado. Seus desenvolvedores também realizaram experimentos de comparação e afirmaram que o LightGBM poderia superar outros frameworks de reforço em todos os aspectos (precisão e eficiência).

Existem vários repositórios não oficiais relacionados ao LightGBM presentes em sua página do Github, que podem ajudá-lo a aprimorar ainda mais seus recursos. Ele tem uma próspera comunidade de usuários e desenvolvedores no Slack e em outras plataformas, onde você pode discutir quaisquer problemas que encontrar ao usar o LightGBM. Com certeza merece um lugar no seu arsenal.

Saiba mais sobre IA

A inteligência artificial é um dos tópicos mais amplos para aprender. Trabalhar em projetos e se familiarizar com ferramentas, estruturas e bibliotecas populares o ajudará a se tornar um profissional de IA adequado.

Se você quiser saber mais sobre inteligência artificial, aprendizado de máquina e tópicos relacionados, recomendamos começar pelo nosso blog. Lá, você encontrará muitos recursos valiosos sobre esses tópicos, desde ideias de projetos de IA até perguntas de entrevistas para desenvolvedores de IA .

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