Os 15 principais projetos de código aberto de IA e aprendizado de máquina em Python

Aprendizado de máquina e inteligência artificial são alguns dos tópicos mais avançados para aprender. Portanto, você deve empregar os melhores métodos de aprendizado para certificar-se de estudá-los de maneira eficaz e eficiente.

Existem muitas linguagens de programação que você pode usar em implementações de IA e ML, e uma das mais populares entre elas é o Python. Neste artigo, estamos discutindo vários projetos de IA em Python, com os quais você deve estar familiarizado se quiser se tornar um profissional nessa área.

Todos os projetos Python que discutimos aqui são de código aberto com amplos públicos e usuários. Estar familiarizado com esses projetos ajudará você a aprender melhor IA e ML.

Espero que você aprenda muito enquanto trabalha nesses projetos python. Se você está curioso para aprender ciência de dados para estar na frente dos avanços tecnológicos em ritmo acelerado, confira o Programa de Certificação Profissional do upGrad & IIM-K em Ciência de Dados para Tomada de Decisões de Negócios e se capacite para o futuro.

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Projetos de código aberto Python ML e IA

1. TensorFlow

O TensorFlow encabeça a lista de projetos de IA de código aberto em Python. É um produto do Google e ajuda os desenvolvedores na criação e treinamento de modelos de machine learning. Os engenheiros e pesquisadores que trabalham no Brain Team do Google criaram o TensorFlow para ajudá-los a realizar pesquisas sobre aprendizado de máquina. O TensorFlow permitiu que eles convertessem protótipos em produtos funcionais com rapidez e eficiência.

Com o TensorFlow, você pode trabalhar em seus projetos de machine learning remotamente na nuvem, no navegador ou usá-lo em aplicativos locais. O TensorFlow tem milhares de usuários em todo o mundo, pois é a solução ideal para qualquer profissional de IA.

2. Keras

Keras é uma API acessível para redes neurais. Ele é baseado em Python e você pode executá-lo em CNTK, TensorFlow e Theano. Ele é escrito em Python e segue as melhores práticas para reduzir a carga cognitiva. Isso torna o trabalho em projetos de aprendizado profundo mais eficiente.

O recurso de mensagem de erro ajuda os desenvolvedores a identificar quaisquer erros e corrigi-los. Como você pode executá-lo no TensorFlow, você também obtém o benefício do aplicativo flexível e versátil. Isso significa que você pode executar Keras em seu navegador, no Android ou iOS por meio do TF Lite, bem como por meio da API da web. Se você deseja trabalhar em projetos de aprendizado profundo, deve estar familiarizado com o Keras.

Leia: Projetos de aprendizado de máquina para iniciantes

3. Theano

Theano permite otimizar, avaliar e definir expressões matemáticas que envolvem arrays multidimensionais. É uma biblioteca Python e possui muitos recursos que a tornam obrigatória para qualquer profissional de aprendizado de máquina.

Ele é otimizado para estabilidade e velocidade e pode gerar código C dinâmico para avaliar expressões rapidamente. O Theano também permite que você use o NumPy.ndarray em suas funções, para que você possa usar os recursos do NumPy de maneira eficaz.

4. Aprender Scikit

Scikit-learn é uma biblioteca de ferramentas baseada em Python que você pode usar para análise de dados e mineração de dados. Você pode reutilizá-lo em vários contextos. Tem uma excelente acessibilidade, pelo que a sua utilização também é bastante fácil. Seus desenvolvedores o construíram em cima de matplotlib, NumPy e SciPy.

Algumas tarefas para as quais você pode usar o Scikit-learn incluem Clustering, Regression, Classification, Model Selection, Preprocessing e Dimensionality Reduction. Para se tornar um profissional de IA adequado, você deve ser capaz de usar esta biblioteca.

5. Encadeador

Chainer é uma estrutura baseada em Python para trabalhar em redes neurais. Ele suporta várias arquiteturas de rede, incluindo redes recorrentes, convnets, redes recursivas e redes feed-forward. Além disso, permite a computação CUDA para que você possa usar uma GPU com poucas linhas de código.

Você também pode executar o Chainer em muitas GPUs, se necessário. Uma vantagem significativa do Chainer é que ele torna a depuração do código muito fácil, então você não terá que se esforçar muito nesse sentido. No Github, o Chainer tem mais de 12.000 commits, então você pode entender o quão popular ele é.

6. Café

Caffe é um produto da Berkeley AI Research e é uma estrutura de aprendizado profundo que se concentra na modularidade, velocidade e expressão. Está entre os projetos de IA de código aberto mais populares em Python.

Possui excelente arquitetura e velocidade, pois pode processar mais de 60 milhões de imagens em um dia. Além disso, possui uma próspera comunidade de desenvolvedores que o utilizam para aplicações industriais, pesquisa acadêmica, multimídia e muitos outros domínios.

7. Gensim

Gensim é uma biblioteca Python de código aberto que pode analisar arquivos de texto simples para entender sua estrutura semântica, recuperar arquivos semanticamente semelhantes a esse e executar muitas outras tarefas.

É escalável e independente de plataforma, como muitas das bibliotecas e frameworks Python que discutimos neste artigo. Se você planeja usar seu conhecimento de inteligência artificial para trabalhar em projetos de NLP (Natural Language Processing), você deve estudar essa biblioteca com certeza.

8. PyTorch

O PyTorch ajuda a facilitar a prototipagem de pesquisa para que você possa implantar produtos mais rapidamente. Ele permite que você faça a transição entre os modos de gráfico por meio do TorchScript e fornece treinamento distribuído que você pode dimensionar. O PyTorch também está disponível em várias plataformas de nuvem e possui inúmeras bibliotecas e ferramentas em seu ecossistema que suportam NLP, visão computacional e muitas outras soluções. Para realizar implementações avançadas de IA, você precisará se familiarizar com o PyTorch.

Leia mais: Tensorflow vs Pytorch – Comparação, Recursos e Aplicações

9. Shogun

Shogun é uma biblioteca de aprendizado de máquina (código aberto) e fornece muitos métodos de ML unificados e eficientes. Não é baseado exclusivamente em Python, então você pode usá-lo com várias outras linguagens também, como Lua, C#, Java, R e Ruby. Ele permite a combinação de várias classes de algoritmos, representações de dados e ferramentas para que você possa criar protótipos de pipelines de dados rapidamente.

Possui uma infraestrutura fantástica para testes que você pode usar em várias configurações de SO. Ele também possui vários algoritmos exclusivos, incluindo métodos Krylov e Multiple Kernel Learning, portanto, aprender sobre o Shogun certamente o ajudará a dominar a IA e o aprendizado de máquina.

10. Pylearn2

Com base no Theano, o Pylearn2 está entre as bibliotecas de aprendizado de máquina mais prevalentes entre os desenvolvedores de Python. Você pode usar expressões matemáticas para escrever seus plugins enquanto Theano cuida de sua estabilização e otimização. No Github, Pylearn2 tem mais de 7k commits, e eles ainda estão crescendo, o que mostra sua popularidade entre os desenvolvedores de ML. O Pylearn2 se concentra na flexibilidade e fornece uma ampla variedade de recursos, incluindo uma interface para mídia (imagens, vetores, etc.) e implementações multiplataforma.

11. Nilearn

Nilearn ajuda nos dados de neuroimagem e é um módulo Python popular. Ele usa o scikit-learn (que discutimos anteriormente) para executar várias ações estatísticas, como decodificação, modelagem, análise de conectividade e classificação. A neuroimagem é uma área de destaque no setor médico e pode ajudar na resolução de várias questões, como melhor diagnóstico com maior precisão. Se você estiver interessado em usar a IA na área médica, este é o lugar para começar.

Leia: Scikit-learn in Python: recursos, pré-requisitos, prós e contras

12. Numenta

Numenta é baseado em uma teoria do neocórtex chamada HTM (Memória Temporal Hierárquica). Muitas pessoas desenvolveram soluções baseadas em HTM e no software. No entanto, há muito trabalho em andamento neste projeto. HTM é uma estrutura de inteligência de máquina baseada em neurociência.

13. PyMC

O PyMC usa modelos estatísticos Bayesianos com algoritmos como a cadeia de Markov. É um módulo Python e por sua flexibilidade, encontra aplicações em diversas áreas. Ele usa NumPy para problemas numéricos e possui um módulo dedicado para processos gaussianos.

Ele pode criar resumos, realizar diagnósticos e incorporar loops MCMC em grandes programas; você pode salvar rastreamentos como texto simples, bancos de dados MySQL, bem como picles Python. É sem dúvida uma ótima ferramenta para qualquer profissional de inteligência artificial.

14. DEAP

DEAP é uma estrutura de computação evolutiva para testar ideias e prototipagem. Você pode trabalhar em algoritmos genéticos com qualquer tipo de representação, bem como realizar programação genética através de árvores de prefixo.

O DEAP possui estratégias de evolução, checkpoints que tiram instantâneos e um módulo de benchmarks para armazenar funções de teste padrão. Funciona incrivelmente bem com SCOOP, multiprocessamento e outras soluções de paralelização.

15. Irritar

Annoy significa Vizinhos Mais Próximos Aproximados Oh Sim, sim, esse é o nome exato desta biblioteca C++, que também possui ligações Python. Ele ajuda você a realizar pesquisas de vizinhos mais próximos enquanto usa arquivos estáticos como índices. Com o Annoy, você pode compartilhar um índice em diferentes processos para não precisar criar vários índices para cada método.

Seu criador é Erik Bernhaardsson, e encontra aplicativos em muitas áreas de destaque, por exemplo, o Spotify usa o Annoy para fazer melhores recomendações aos seus usuários.

Leia também: Projetos Python para Iniciantes

Saiba mais sobre Python em IA e ML

Esperamos que você tenha achado útil esta lista de projetos de IA em Python. Aprender sobre esses projetos ajudará você a se tornar um profissional de IA experiente. Quer você comece com o TensorFlow ou o DEAP, seria um passo significativo nessa jornada.

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Python tem uma comunidade ativa em que a maioria dos desenvolvedores cria bibliotecas para seus próprios propósitos e depois as libera ao público para seu benefício. Aqui estão algumas das bibliotecas comuns de aprendizado de máquina usadas pelos desenvolvedores Python. Se você deseja atualizar suas habilidades em ciência de dados, confira o programa Executive PG Program in Data Science do IIIT-B.