Top 15 proiecte Python AI și Machine Learning Open Source

Învățarea automată și inteligența artificială sunt unele dintre cele mai avansate subiecte de învățat. Prin urmare, trebuie să utilizați cele mai bune metode de învățare pentru a vă asigura că le studiați eficient și eficient.

Există multe limbaje de programare pe care le puteți utiliza în implementările AI și ML, iar unul dintre cele mai populare dintre ele este Python. În acest articol, discutăm despre mai multe proiecte AI în Python, cu care ar trebui să fiți familiarizat dacă doriți să deveniți un profesionist în acest domeniu.

Toate proiectele Python pe care le-am discutat aici sunt open source, cu un public și utilizatori largi. Familiarizarea cu aceste proiecte vă va ajuta să învățați mai bine AI și ML.

Sper că veți învăța multe în timp ce lucrați la aceste proiecte Python. Dacă sunteți curios să învățați știința datelor pentru a fi în fața progreselor tehnologice rapide, consultați programul de certificare profesională upGrad și IIM-K în știința datelor pentru luarea deciziilor în afaceri și perfecționați-vă pentru viitor.

Alăturați-vă Cursului de învățare automată online de la cele mai bune universități din lume – Master, Programe Executive Postuniversitare și Program de Certificat Avansat în ML și AI pentru a vă accelera cariera.

Proiecte Python ML și AI Open Source

1. TensorFlow

TensorFlow se află în fruntea listei proiectelor AI open-source în Python. Este un produs Google și ajută dezvoltatorii să creeze și să antreneze modele de învățare automată. Inginerii și cercetătorii care lucrează în echipa Google Brain au creat TensorFlow pentru a-i ajuta să efectueze cercetări privind învățarea automată. TensorFlow le-a permis să transforme prototipuri în produse funcționale rapid și eficient.

Cu TensorFlow, puteți lucra la proiectele de învățare automată de la distanță în cloud, în browser sau îl puteți utiliza în aplicații locale. TensorFlow are mii de utilizatori din întreaga lume, deoarece este soluția de bază pentru orice profesionist AI.

2. Keras

Keras este un API accesibil pentru rețelele neuronale. Este bazat pe Python și îl puteți rula pe CNTK, TensorFlow și Theano. Este scris în Python și urmează cele mai bune practici pentru a reduce sarcina cognitivă. Face munca la proiecte de deep learning mai eficientă.

Funcția de mesaje de eroare ajută dezvoltatorii să identifice orice greșeli și să le repare. Deoarece îl puteți rula peste TensorFlow, beneficiați și de beneficiul aplicației flexibile și versatile. Aceasta înseamnă că puteți rula Keras în browser, pe Android sau iOS prin TF Lite, precum și prin API-ul lor web. Dacă doriți să lucrați la proiecte de deep learning, trebuie să fiți familiarizat cu Keras.

Citiți: Proiecte de învățare automată pentru începători

3. Theano

Theano vă permite să optimizați, să evaluați și să definiți expresii matematice care implică matrice multidimensionale. Este o bibliotecă Python și are multe caracteristici care o fac un must-have pentru orice profesionist în învățarea automată.

Este optimizat pentru stabilitate și viteză și poate genera cod C dinamic pentru a evalua rapid expresiile. Theano vă permite să utilizați NumPy.ndarray și în funcțiile sale, astfel încât să puteți utiliza capabilitățile NumPy în mod eficient.

4. Scikit-învață

Scikit-learn este o bibliotecă de instrumente bazată pe Python pe care le puteți folosi pentru analiza datelor și extragerea datelor. Îl puteți reutiliza în numeroase contexte. Are o accesibilitate excelentă, așa că utilizarea acestuia este și destul de ușoară. Dezvoltatorii săi l-au construit pe matplotlib, NumPy și SciPy.

Unele sarcini pentru care puteți utiliza Scikit-learn includ clustering, regresie, clasificare, selecție model, preprocesare și reducerea dimensionalității. Pentru a deveni un profesionist adecvat în AI, trebuie să puteți utiliza această bibliotecă.

5. Lanț

Chainer este un cadru bazat pe Python pentru lucrul pe rețele neuronale. Acceptă mai multe arhitecturi de rețea, inclusiv rețele recurente, convnets, rețele recursive și rețele feed-forward. În afară de asta, permite calculul CUDA, astfel încât să puteți utiliza un GPU cu foarte puține linii de cod.

Puteți rula Chainer și pe multe GPU-uri, dacă este necesar. Un avantaj semnificativ al Chainer este că face depanarea codului foarte ușoară, astfel încât nu va trebui să depui mult efort în acest sens. Pe Github, Chainer are peste 12.000 de comite, așa că puteți înțelege cât de popular este.

6. Cafea

Caffe este un produs al Berkeley AI Research și este un cadru de învățare profundă care se concentrează pe modularitate, viteză și expresie. Este printre cele mai populare proiecte AI open-source din Python.

Are arhitectură și viteză excelente, deoarece poate procesa peste 60 de milioane de imagini într-o zi. În plus, are o comunitate înfloritoare de dezvoltatori care îl folosesc pentru aplicații industriale, cercetare academică, multimedia și multe alte domenii.

7. Gensim

Gensim este o bibliotecă Python open-source care poate analiza fișiere cu text simplu pentru a înțelege structura lor semantică, poate prelua fișiere care sunt similare din punct de vedere semantic cu cea și poate efectua multe alte sarcini.

Este scalabil și independent de platformă, la fel ca multe dintre bibliotecile și cadrele Python pe care le-am discutat în acest articol. Dacă intenționați să vă folosiți cunoștințele despre inteligența artificială pentru a lucra la proiecte NLP (Natural Language Processing), atunci ar trebui să studiați cu siguranță această bibliotecă.

8. PyTorch

PyTorch ajută la facilitarea prototipării cercetării, astfel încât să puteți implementa produsele mai rapid. Vă permite să treceți între modurile grafice prin TorchScript și oferă instruire distribuită pe care o puteți scala. PyTorch este disponibil și pe mai multe platforme cloud și are numeroase biblioteci și instrumente în ecosistemul său care acceptă NLP, viziunea computerizată și multe alte soluții. Pentru a realiza implementări avansate AI, va trebui să vă familiarizați cu PyTorch.

Citiți mai multe: Tensorflow vs Pytorch – Comparație, caracteristici și aplicații

9. Shogun

Shogun este o bibliotecă de învățare automată (open-source) și oferă multe metode ML unificate și eficiente. Nu se bazează exclusiv pe Python, așa că îl puteți utiliza și cu alte câteva limbi, cum ar fi Lua, C#, Java, R și Ruby. Permite combinarea mai multor clase de algoritmi, reprezentări de date și instrumente, astfel încât să puteți prototipa rapid conductele de date.

Are o infrastructură fantastică pentru testare pe care o puteți utiliza pe diferite setări ale sistemului de operare. Are și câțiva algoritmi exclusivi, inclusiv metode Krylov și Multiple Kernel Learning, așa că învățarea despre Shogun vă va ajuta cu siguranță să stăpâniți AI și învățarea automată.

10. Pylearn2

Bazat pe Theano, Pylearn2 este printre cele mai răspândite biblioteci de învățare automată printre dezvoltatorii Python. Puteți folosi expresii matematice pentru a-și scrie pluginurile, în timp ce Theano se ocupă de stabilizarea și optimizarea acestora. Pe Github, Pylearn2 are mai mult de 7.000 de comiteri, iar acestea sunt încă în creștere, ceea ce arată popularitatea sa în rândul dezvoltatorilor ML. Pylearn2 se concentrează pe flexibilitate și oferă o mare varietate de caracteristici, inclusiv o interfață pentru media (imagini, vectori etc.) și implementări multiplatforme.

11. Nilearn

Nilearn ajută la datele de Neuroimaging și este un modul popular Python. Utilizează scikit-learn (despre care am discutat mai devreme) pentru a efectua diverse acțiuni statistice, cum ar fi decodare, modelare, analiza conectivității și clasificare. Imagistica neuronică este un domeniu proeminent în sectorul medical și poate ajuta la rezolvarea mai multor probleme, cum ar fi un diagnostic mai bun cu o precizie mai mare. Dacă sunteți interesat să utilizați AI în domeniul medical, atunci acesta este locul de început.

Citiți: Scikit-learn în Python: caracteristici, cerințe preliminare, avantaje și dezavantaje

12. Numenta

Numenta se bazează pe o teorie neocortex numită HTM (Hierarchical Temporal Memory). Mulți oameni au dezvoltat soluții bazate pe HTM și software. Cu toate acestea, se lucrează mult în acest proiect. HTM este un cadru de inteligență a mașinilor care se bazează pe neuroștiință.

13. PyMC

PyMC utilizează modele statistice bayesiene cu algoritmi precum lanțul Markov. Este un modul Python și, datorită flexibilității sale, găsește aplicații în multe domenii. Folosește NumPy pentru probleme numerice și are un modul dedicat proceselor gaussiene.

Poate crea rezumate, poate efectua diagnostice și poate încorpora bucle MCMC în programe mari; puteți salva urmele ca text simplu, baze de date MySQL, precum și murături Python. Este, fără îndoială, un instrument excelent pentru orice profesionist al inteligenței artificiale.

14. DEAP

DEAP este un cadru de calcul evolutiv pentru testarea ideilor și prototiparea. Puteți lucra la algoritmi genetici cu orice fel de reprezentare, precum și să efectuați programare genetică prin arbori de prefixe.

DEAP are strategii de evoluție, puncte de control care fac instantanee și un modul de referință pentru stocarea funcțiilor standard de testare. Funcționează uimitor de bine cu SCOOP, multiprocesare și alte soluții de paralelizare.

15. Enervează

Annoy înseamnă Approximate Nearest Neighbors. Oh, da, da, acesta este numele exact al acestei biblioteci C++, care are și legături Python. Vă ajută să efectuați căutări ale celui mai apropiat vecin în timp ce utilizați fișiere statice ca indexuri. Cu Annoy, puteți partaja un index în diferite procese, astfel încât să nu fiți nevoit să construiți mai mulți indici pentru fiecare metodă.

Creatorul său este Erik Bernhaardsson și găsește aplicații în multe domenii proeminente, de exemplu, Spotify folosește Annoy pentru a face recomandări mai bune utilizatorilor săi.

Citește și: Proiecte Python pentru începători

Aflați mai multe despre Python în AI și ML

Sperăm că ați găsit utilă această listă de proiecte AI în Python. Aflarea despre aceste proiecte vă va ajuta să deveniți un profesionist experimentat în inteligența artificială. Indiferent dacă începeți cu TensorFlow sau DEAP, ar fi un pas important în această călătorie.

Dacă sunteți interesat să aflați mai multe despre inteligența artificială, atunci vă recomandăm să accesați blogul nostru. Acolo, veți găsi o mulțime de resurse detaliate și valoroase. Mai mult, puteți obține un curs AI și puteți obține o experiență de învățare mai individualizată.

Python are o comunitate activă în care majoritatea dezvoltatorilor creează biblioteci pentru propriile lor scopuri și o lansează ulterior publicului în beneficiul lor. Iată câteva dintre bibliotecile comune de învățare automată utilizate de dezvoltatorii Python. Dacă doriți să vă actualizați abilitățile de știință a datelor, consultați programul Executive PG în știința datelor al IIIT-B.