Top 6 proiecte AI din Github pe care ar trebui să le verificați acum [2022]

Github este una dintre cele mai populare platforme pentru dezvoltatori. Găzduiește numeroase proiecte, așa că dacă doriți să aflați cele mai de succes proiecte dintr-un anumit domeniu, ar trebui să vă îndreptați acolo. Știind ce este popular și ce nu, vă asigură că sunteți la curent cu cele mai recente evoluții din domeniul dvs.

De aceea am discutat astăzi despre cele mai importante proiecte AI din Github. Majoritatea proiectelor pe care le discutăm aici necesită să fiți familiarizat cu elementele de bază ale inteligenței artificiale și ale învățării automate. Să începem:

Cele mai bune proiecte AI în Github

1. TensorFlow

TensorFlow se află în fruntea listei proiectelor AI în Github din mai multe motive. În primul rând, este cel mai popular cadru de învățare automată; în al doilea rând, este open-source. În cele din urmă, are o mulțime de funcții care simplifică lucrul la proiecte AI. Are o colecție extinsă de biblioteci și instrumente cu resurse comunitare care permit cercetătorilor să construiască aplicații ML cu ușurință.

TensorFlow are unele dintre cele mai proeminente cadre ML și API, care îl fac un must-have pentru orice profesionist AI. Puteți construi rapid modele de învățare automată folosind API-uri de nivel înalt, cum ar fi Keras. API-urile sale ușurează mai multe sarcini, inclusiv depanarea și iterarea modelului. Un alt avantaj al folosirii TensorFlow este accesibilitatea acestuia.

Puteți folosi TensorFlow pentru a antrena și a implementa modele în browser, on-premise, în cloud sau pe dispozitiv prin orice limbă pe care o utilizați. Facilitează experimentarea în scopuri de cercetare, deci este o alegere excelentă și pentru cadre universitare.

TensorFlow are peste 1.46.000 de stele și 82.000 de furcături pe Github. Este un produs al Google Brain Team, care a făcut parte din grupul Google Machine Intelligence Research. TensorFlow are și API-uri C++ și Python. Una peste alta, este un must-have pentru oricine este interesat să folosească tehnologia AI.

2. scikit-learn

scikit-learn este construit pe SciPy și este un modul Python pentru ML. A intrat pe piață sub forma unui proiect Google Summer of Code în 2007, iar creatorul său este David Cournapeau. Vă permite să utilizați Python pentru învățarea automată și este, fără îndoială, un instrument excelent pentru orice dezvoltator Python și AI.

În afară de SciPy, este construit și pe matplotlib și NumPy. Îl puteți reutiliza în mai multe contexte, iar accesibilitatea îi sporește și mai mult adecvarea. Unul dintre cele mai bune avantaje ale scikit-learn este colecția sa de instrumente pentru analiza predictivă a datelor. Cu toate acestea, puteți utiliza și scikit-learn pentru regresie, clasificare, reducerea dimensionalității, grupare, preprocesare, selecție de model și alte aplicații AI. Vă permite să utilizați algoritmi proeminenți, inclusiv gruparea K-means și pădure aleatoare cu ușurință și eficiență.

Dacă sunteți un dezvoltator Python, trebuie să învățați scikit-learn pentru a lucra corect la proiecte ML. Are peste 41.000 de stele și, prin urmare, se numără și printre cele mai bune proiecte ML din Github.

Învață cel mai bun curs de inteligență artificială de la cele mai bune universități din lume. Câștigă programe de master, Executive PGP sau Advanced Certificate pentru a-ți accelera cariera.

3. Handson-ml

Dacă doriți să citiți ceva despre învățarea automată și AI, atunci acesta este proiectul potrivit pentru dvs. Are multe notebook-uri Jupyter despre elementele de bază ale învățării profunde și ale învățării automate în Python.

Caietele Jupyter sunt un produs al jupyter.org și sunt cărți digitale cu cod interactiv și elemente vizuale. Puteți încerca exemplele prezente în caiet direct în timp ce le utilizați, ceea ce le face un instrument excelent de învățare pentru dezvoltatori.

Toate problemele pe care le împărtășește acest proiect sunt legate de TensorFlow și scikit-learn, așa că asigurați-vă că sunteți familiarizat cu ele înainte de a începe să lucrați la aceste probleme. Deși rezolvarea acestor exerciții ar putea părea utilă dacă sunteți interesat să obțineți o experiență de învățare mai personalizată și mai detaliată, ar trebui să vă gândiți să obțineți un curs AI. Un curs vă va oferi suport dedicat și vă va asigura că studiați fiecare subiect în mod eficient.

4. Qix

Qix este o altă colecție de resurse pe care o puteți folosi pentru a studia învățarea automată și inteligența artificială. Partajează lucrări chineze traduse despre ML, care acoperă diferite subiecte. Cu toate acestea, majoritatea conținutului prezent în el este încă în chineză. Are peste 13.000 de stele pe Github și se numără printre cele mai bine cotate proiecte de acolo.

5. PredicțieIO

PredictionIO este un cadru ML open-source. Permite implementarea algoritmilor, colectarea evenimentelor, evaluarea acestora și interogarea rezultatelor predictive prin API-urile REST. Se bazează pe alte tehnologii open source răspândite, cum ar fi HBase, Elasticsearch, Hadoop și Spark. Acesta creează motoare predictive pentru proiecte de învățare automată. Puteți evalua în mod sistematic mai multe versiuni de motor, puteți răspunde în timp real la interogări dinamice, puteți îmbunătăți modelarea ML și simplifica gestionarea infrastructurii de date cu PredictionIO.

Este un produs Apache, care a produs multe alte produse open-source populare. Îl puteți instala ca parte a unei stive de învățare automată împreună cu MLlib, Apache Spark, Elasticsearch și Akka HTTP. Învățarea despre PredictionIO vă va ajuta să utilizați mai multe instrumente de analiză în proiecte AI cu mai multă eficacitate. Are peste 12.400 de stele pe pagina sa Github, așa că puteți vedea cât de popular este printre proiectele ML de top din Github.

Verificați: Proiecte Python în Github

6. LightGBM

LightGBM este un cadru distribuit, rapid și de înaltă performanță pentru creșterea gradientului (MART, GBRT, GBDT, GBT). Se bazează pe algoritmi de arbore de decizie și îl puteți folosi pentru clasificare, clasare și aplicații similare de învățare automată.

Este un produs Microsoft și oferă dezvoltatorului următoarele avantaje:

• Poate gestiona cu ușurință date la scară largă
• Acceptă GPU și învățarea paralelă
• Are o precizie foarte mare și consumatorii de memorie foarte scăzută
• Se poate antrena cu eficiență și viteză ridicate

Datorită acestor avantaje, multe echipe câștigătoare ale competiției au folosit LightGBM în trecut. Dezvoltatorii săi au efectuat și experimente de comparație și au susținut că LightGBM ar putea depăși alte cadre de stimulare din toate punctele de vedere (acuratețe și eficiență).

Există mai multe depozite neoficiale legate de LightGBM prezente pe pagina sa Github, care vă pot ajuta să vă îmbunătățiți în continuare capacitățile. Are o comunitate înfloritoare de utilizatori și dezvoltatori pe Slack și alte platforme, unde puteți discuta orice probleme pe care le întâlniți în timpul utilizării LIghtGBM. Cu siguranță merită un loc în arsenalul tău.

Aflați mai multe despre AI

Inteligența artificială este una dintre cele mai ample subiecte de învățat. Lucrul la proiecte și familiarizarea cu instrumentele, cadrele și bibliotecile populare vă va ajuta să deveniți un profesionist adecvat al inteligenței artificiale.

Dacă doriți să aflați mai multe despre inteligența artificială, învățarea automată și subiecte conexe, vă recomandăm să începeți cu blogul nostru. Acolo, veți găsi o mulțime de resurse valoroase pe aceste subiecte, de la idei de proiecte AI la întrebări de interviu pentru dezvoltatorii AI .

Verificați programul de certificat avansat de la upGrad în învățare automată și NLP. Acest curs a fost creat ținând cont de diferitele tipuri de studenți interesați de Machine Learning, oferind mentorat 1-1 și multe altele.