6 лучших проектов искусственного интеллекта в Github, которые вы должны проверить сейчас [2022]

Github — одна из самых популярных платформ для разработчиков. На нем размещено множество проектов, поэтому, если вы хотите узнать о самых успешных проектах в определенной области, вам следует отправиться туда. Знание того, что популярно, а что нет, гарантирует, что вы будете в курсе последних событий в своей области.

Вот почему сегодня мы обсудили лучшие проекты ИИ на Github. Большинство проектов, которые мы здесь обсуждаем, требуют от вас знакомства с основами искусственного интеллекта и машинного обучения. Давайте начнем:

Лучшие проекты ИИ в Github

1. Тензорный поток

TensorFlow возглавляет список проектов ИИ на Github по нескольким причинам. Во-первых, это самая популярная среда машинного обучения; во-вторых, это открытый исходный код. Наконец, он имеет множество функций, которые упрощают работу над проектами ИИ. Он имеет обширную коллекцию библиотек и инструментов с ресурсами сообщества, которые позволяют исследователям с легкостью создавать приложения ML.

TensorFlow обладает одними из самых известных фреймворков машинного обучения и API, что делает его обязательным для любого специалиста по искусственному интеллекту. Вы можете быстро создавать модели машинного обучения, используя высокоуровневые API, такие как Keras. Его API-интерфейсы упрощают множество задач, включая отладку и итерацию модели. Еще одним преимуществом использования TensorFlow является его доступность.

Вы можете использовать TensorFlow для обучения и развертывания моделей в браузере, локально, в облаке или на своем устройстве на любом языке, который вы используете. Это облегчает экспериментирование в исследовательских целях, поэтому это отличный выбор и для ученых.

У TensorFlow более 1 46 000 звезд и 82 000 форков на Github. Это продукт команды Google Brain Team, входившей в группу Google по исследованию машинного интеллекта. TensorFlow также имеет API C++ и Python. В общем, это необходимо для всех, кто интересуется использованием технологии ИИ.

2. наука-учиться

scikit-learn построен на SciPy и представляет собой модуль Python для машинного обучения. Он вышел на рынок в виде проекта Google Summer of Code в 2007 году, а его создателем является Дэвид Курнапо. Он позволяет использовать Python для машинного обучения и, несомненно, является отличным инструментом для любого разработчика Python и ИИ.

Помимо SciPy, он также построен на matplotlib и NumPy. Вы можете повторно использовать его в нескольких контекстах, а его доступность еще больше повышает его пригодность. Одним из лучших преимуществ scikit-learn является набор инструментов для прогнозного анализа данных. Однако вы также можете использовать scikit-learn для регрессии, классификации, уменьшения размерности, кластеризации, предварительной обработки, выбора модели и других приложений ИИ. Он позволяет легко и эффективно использовать известные алгоритмы, в том числе кластеризацию K-средних и случайный лес.

Если вы разработчик Python, вы должны изучить scikit-learn, чтобы правильно работать с проектами ML. У него более 41 000 звезд, поэтому он также входит в число лучших проектов машинного обучения на Github.

Изучите лучший курс искусственного интеллекта в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

3. Хэндсон-мл

Если вы хотите почитать о машинном обучении и искусственном интеллекте, то этот проект для вас. У него есть много блокнотов Jupyter по основам глубокого обучения и машинного обучения в Python.

Блокноты Jupyter являются продуктом jupyter.org и представляют собой цифровые книги с интерактивным кодом и визуальными элементами. Вы можете опробовать примеры, представленные в записной книжке, непосредственно во время их использования, что делает их отличным учебным пособием для разработчиков.

Все проблемы, общие для этого проекта, связаны с TensorFlow и scikit-learn, поэтому убедитесь, что вы знакомы с ними, прежде чем начинать работать над этими проблемами. Хотя выполнение этих упражнений может показаться полезным, если вы заинтересованы в получении более персонализированного и подробного опыта обучения, вам следует подумать о том, чтобы пройти курс ИИ. Курс предоставит вам специальную поддержку и обеспечит эффективное изучение каждой темы.

4. Цикс

Qix — это еще один набор ресурсов, которые вы можете использовать для изучения машинного обучения и искусственного интеллекта. Он публикует переведенные китайские статьи по ML, охватывающие разные темы. Однако большая часть контента, присутствующего в нем, по-прежнему на китайском языке. Он имеет более 13 000 звезд на Github и входит в число самых рейтинговых проектов.

5. ПредсказаниеIO

PredictionIO — это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом. Он позволяет развертывать алгоритмы, собирать события, их оценку и запрашивать прогнозные результаты через REST API. Он основан на других распространенных технологиях с открытым исходным кодом, таких как HBase, Elasticsearch, Hadoop и Spark. Он создает механизмы прогнозирования для проектов машинного обучения. Вы можете систематически оценивать несколько версий движка, отвечать на динамические запросы в режиме реального времени, улучшать моделирование машинного обучения и упростить управление инфраструктурой данных с помощью PredictionIO.

Это продукт Apache, который выпустил множество других популярных продуктов с открытым исходным кодом. Вы можете установить его как часть стека машинного обучения вместе с MLlib, Apache Spark, Elasticsearch и Akka HTTP. Изучение PredictionIO поможет вам более эффективно использовать несколько инструментов анализа в проектах ИИ. На странице Github у него более 12 400 звезд, поэтому вы можете видеть, насколько он популярен среди лучших проектов машинного обучения в Github.

Отъезд: Проекты Python в Github

6. СветГБМ

LightGBM — это распределенная, быстрая и высокопроизводительная платформа для повышения градиента (MART, GBRT, GBDT, GBT). Он основан на алгоритмах дерева решений, и вы можете использовать его для классификации, ранжирования и подобных приложений машинного обучения.

Это продукт Microsoft, предлагающий разработчику следующие преимущества:

• Он может легко обрабатывать крупномасштабные данные
• Он поддерживает GPU и параллельное обучение
• Он имеет очень высокую точность и потребляет очень мало памяти.
• Он может тренироваться с высокой эффективностью и скоростью

Благодаря этим преимуществам многие команды-победители в прошлом использовали LightGBM. Его разработчики также провели сравнительные эксперименты и заявили, что LightGBM может превзойти другие бустинг-фреймворки по всем параметрам (точность и эффективность).

На его странице Github есть несколько неофициальных репозиториев, связанных с LightGBM, которые могут помочь вам в дальнейшем расширении его возможностей. У него есть процветающее сообщество пользователей и разработчиков на Slack и других платформах, где вы можете обсудить любые проблемы, с которыми вы сталкиваетесь при использовании LIghtGBM. Он определенно заслуживает место в вашем арсенале.

Узнайте больше об ИИ

Искусственный интеллект — одна из самых обширных тем для изучения. Работа над проектами и знакомство с популярными инструментами, фреймворками и библиотеками помогут вам стать настоящим профессионалом в области искусственного интеллекта.

Если вы хотите узнать больше об искусственном интеллекте, машинном обучении и смежных темах, рекомендуем начать с нашего блога. Там вы найдете множество ценных ресурсов по этим темам, начиная от идей проектов ИИ и заканчивая вопросами для интервью с разработчиками ИИ .

Ознакомьтесь с расширенной сертификационной программой upGrad в области машинного обучения и НЛП. Этот курс был разработан с учетом различных типов студентов, заинтересованных в машинном обучении, предлагая индивидуальное наставничество и многое другое.