15 лучших проектов Python AI и машинного обучения с открытым исходным кодом
Опубликовано: 2020-07-14Машинное обучение и искусственный интеллект — одни из самых сложных тем для изучения. Таким образом, вы должны использовать лучшие методы обучения, чтобы убедиться, что вы изучаете их эффективно и результативно.
Существует множество языков программирования, которые вы можете использовать в реализациях AI и ML, и одним из самых популярных среди них является Python. В этой статье мы обсуждаем несколько проектов ИИ на Python, с которыми вы должны быть знакомы, если хотите стать профессионалом в этой области.
Все проекты Python, которые мы обсуждали здесь, имеют открытый исходный код для широкой аудитории и пользователей. Знакомство с этими проектами поможет вам лучше изучить AI и ML.
Надеюсь, вы многому научитесь, работая над этими проектами на Python. Если вам интересно изучать науку о данных, чтобы быть в авангарде быстро развивающихся технологий, ознакомьтесь с программой профессиональных сертификатов upGrad и IIM-K по науке о данных для принятия бизнес-решений и повышайте свою квалификацию для будущего.
Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.
Оглавление
Python ML и проекты с открытым исходным кодом AI
1. Тензорный поток
TensorFlow возглавляет список проектов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом на Python. Это продукт Google, который помогает разработчикам создавать и обучать модели машинного обучения. Инженеры и исследователи, работающие в Google Brain Team, создали TensorFlow, чтобы помочь им в проведении исследований в области машинного обучения. TensorFlow позволил им быстро и эффективно преобразовывать прототипы в работающие продукты.
С TensorFlow вы можете работать над своими проектами машинного обучения удаленно в облаке, в браузере или использовать его в локальных приложениях. У TensorFlow тысячи пользователей по всему миру, так как это идеальное решение для любого профессионала в области искусственного интеллекта.
2. Керас
Keras — это доступный API для нейронных сетей. Он основан на Python, и вы можете запустить его на CNTK, TensorFlow или Theano. Он написан на Python и соответствует лучшим практикам для снижения когнитивной нагрузки. Это делает работу над проектами глубокого обучения более эффективной.
Функция сообщения об ошибке помогает разработчикам выявлять любые ошибки и исправлять их. Поскольку вы можете запускать его поверх TensorFlow, вы также получаете преимущества гибкого и универсального приложения. Это означает, что вы можете запускать Keras в своем браузере, на Android или iOS через TF Lite, а также через их веб-API. Если вы хотите работать над проектами глубокого обучения, вы должны быть знакомы с Keras.
Читайте: Проекты машинного обучения для начинающих
3. Теано
Theano позволяет оптимизировать, оценивать и определять математические выражения, включающие многомерные массивы. Это библиотека Python, обладающая множеством функций, которые делают ее обязательной для любого специалиста по машинному обучению.
Он оптимизирован для стабильности и скорости и может генерировать динамический код C для быстрой оценки выражений. Theano также позволяет вам использовать NumPy.ndarray в своих функциях, поэтому вы можете эффективно использовать возможности NumPy.
4. Научное обучение
Scikit-learn — это библиотека инструментов на основе Python, которую вы можете использовать для анализа данных и интеллектуального анализа данных. Вы можете повторно использовать его во многих контекстах. Он имеет отличную доступность, поэтому использовать его довольно просто. Его разработчики построили его на основе matplotlib, NumPy и SciPy.
Некоторые задачи, для которых вы можете использовать Scikit-learn, включают кластеризацию, регрессию, классификацию, выбор модели, предварительную обработку и уменьшение размерности. Чтобы стать настоящим профессионалом в области искусственного интеллекта, вы должны уметь пользоваться этой библиотекой.
5. Цепь
Chainer — это фреймворк на основе Python для работы с нейронными сетями. Он поддерживает несколько сетевых архитектур, включая рекуррентные сети, консети, рекурсивные сети и сети с прямой связью. Кроме того, он позволяет выполнять вычисления CUDA, поэтому вы можете использовать GPU с очень небольшим количеством строк кода.
При необходимости вы также можете запустить Chainer на многих графических процессорах. Существенным преимуществом Chainer является то, что он очень упрощает отладку кода, поэтому вам не придется прилагать много усилий в этом отношении. На Github у Chainer более 12 000 коммитов, поэтому вы можете понять, насколько он популярен.
6. Кафе
Caffe является продуктом Berkeley AI Research и представляет собой среду глубокого обучения, ориентированную на модульность, скорость и выразительность. Это один из самых популярных проектов искусственного интеллекта с открытым исходным кодом на Python.
Он имеет отличную архитектуру и скорость, поскольку может обрабатывать более 60 миллионов изображений в день. Кроме того, у него есть процветающее сообщество разработчиков, которые используют его для промышленных приложений, научных исследований, мультимедиа и многих других областей.
7. Генсим
Gensim — это библиотека Python с открытым исходным кодом, которая может анализировать текстовые файлы для понимания их семантической структуры, извлекать файлы, семантически похожие на этот, и выполнять множество других задач.
Он масштабируется и не зависит от платформы, как и многие библиотеки и фреймворки Python, которые мы обсуждали в этой статье. Если вы планируете использовать свои знания об искусственном интеллекте для работы над проектами NLP (обработка естественного языка), то вам обязательно стоит изучить эту библиотеку.

8. ПиТорч
PyTorch помогает упростить создание прототипов для исследований, чтобы вы могли быстрее развертывать продукты. Он позволяет переключаться между режимами графа через TorchScript и обеспечивает распределенное обучение, которое можно масштабировать. PyTorch также доступен на нескольких облачных платформах и имеет множество библиотек и инструментов в своей экосистеме, которые поддерживают НЛП, компьютерное зрение и многие другие решения. Чтобы выполнять расширенные реализации ИИ, вам необходимо ознакомиться с PyTorch.
Подробнее: Tensorflow vs Pytorch — сравнение, особенности и приложения
9. Сёгун
Shogun — это библиотека машинного обучения (с открытым исходным кодом), которая предоставляет множество унифицированных и эффективных методов машинного обучения. Он не основан исключительно на Python, поэтому вы можете использовать его и с несколькими другими языками, такими как Lua, C#, Java, R и Ruby. Он позволяет комбинировать несколько классов алгоритмов, представлений данных и инструментов, чтобы вы могли быстро создавать прототипы конвейеров данных.
Он имеет фантастическую инфраструктуру для тестирования, которую вы можете использовать на различных настройках ОС. Он также имеет несколько эксклюзивных алгоритмов, в том числе методы Крылова и множественное обучение ядра, поэтому изучение Shogun, несомненно, поможет вам в освоении ИИ и машинного обучения.
10. Пилеарн2
Основанная на Theano, Pylearn2 является одной из самых распространенных библиотек машинного обучения среди разработчиков Python. Вы можете использовать математические выражения для написания своих плагинов, в то время как Theano позаботится об их стабилизации и оптимизации. На Github у Pylearn2 более 7 тысяч коммитов, и они продолжают расти, что свидетельствует о его популярности среди разработчиков машинного обучения. Pylearn2 фокусируется на гибкости и предоставляет широкий спектр функций, включая интерфейс для мультимедиа (изображения, векторы и т. д.) и кросс-платформенные реализации.
11. Нилеарн
Nilearn помогает в данных нейровизуализации и является популярным модулем Python. Он использует scikit-learn (о котором мы говорили ранее) для выполнения различных статистических действий, таких как декодирование, моделирование, анализ связности и классификация. Нейровизуализация является важной областью в медицинском секторе и может помочь в решении многих проблем, таких как более точная диагностика с более высокой точностью. Если вы заинтересованы в использовании ИИ в области медицины, то это место для начала.
Читайте: Scikit-learn в Python: особенности, предпосылки, плюсы и минусы
12. Нумента
Numenta основана на теории неокортекса, называемой HTM (иерархическая временная память). Многие люди разработали решения на основе HTM и программного обеспечения. Тем не менее, в этом проекте много работы. HTM — это система машинного интеллекта, основанная на нейробиологии.
13. ПиМС
PyMC использует байесовские статистические модели с такими алгоритмами, как цепь Маркова. Это модуль Python, и благодаря своей гибкости он находит применение во многих областях. Он использует NumPy для решения числовых задач и имеет специальный модуль для гауссовых процессов.
Он может создавать сводки, выполнять диагностику и встраивать циклы MCMC в большие программы; вы можете сохранять трассировки в виде простого текста, баз данных MySQL, а также пиклов Python. Это, несомненно, отличный инструмент для любого специалиста по искусственному интеллекту.
14. ДЕАП
DEAP — это эволюционная вычислительная среда для тестирования идей и создания прототипов. Вы можете работать с генетическими алгоритмами с любым видом представления, а также выполнять генетическое программирование с помощью префиксных деревьев.
DEAP имеет стратегии развития, контрольные точки, которые делают моментальные снимки, и модуль тестов для хранения стандартных тестовых функций. Он удивительно хорошо работает с SCOOP, многопроцессорной обработкой и другими решениями для распараллеливания.
15. Раздражать
Annoy расшифровывается как Approximate Nearest Neighbors О да, да, это точное название этой библиотеки C++, которая также имеет привязки к Python. Это помогает выполнять поиск ближайших соседей при использовании статических файлов в качестве индексов. С помощью Annoy вы можете совместно использовать индекс для разных процессов, поэтому вам не придется создавать несколько индексов для каждого метода.
Его создателем является Эрик Бернхардссон, и он находит применение во многих важных областях, например, Spotify использует Annoy для предоставления более качественных рекомендаций своим пользователям.
Читайте также: Проекты Python для начинающих
Узнайте больше о Python в AI и ML
Мы надеемся, что этот список проектов ИИ на Python был вам полезен. Изучение этих проектов поможет вам стать опытным профессионалом в области искусственного интеллекта. Независимо от того, начнете ли вы с TensorFlow или DEAP, это станет важным шагом на этом пути.
Если вам интересно узнать больше об искусственном интеллекте, рекомендуем посетить наш блог. Там вы найдете множество подробных и ценных ресурсов. Кроме того, вы можете пройти курс ИИ и получить более индивидуальный опыт обучения.
Python имеет активное сообщество, в котором большинство разработчиков создают библиотеки для своих целей, а затем выпускают их для общего доступа в своих интересах. Вот некоторые из распространенных библиотек машинного обучения, используемых разработчиками Python. Если вы хотите обновить свои навыки работы с данными, ознакомьтесь с программой Executive PG IIIT-B в программе Data Science .
Почему рекомендуется использовать Python в науке о данных, машинном обучении и искусственном интеллекте?
Одной из ключевых причин, по которой Python на сегодняшний день является самым популярным языком программирования ИИ, является большое количество доступных библиотек. Библиотека — это предварительно написанная компьютерная программа, которая позволяет пользователям получать доступ к определенным функциям или выполнять определенные действия. Библиотеки Python предоставляют базовые возможности, поэтому программистам не приходится каждый раз начинать с нуля. Благодаря низкому входному барьеру больше специалистов по данным могут быстро изучить Python и начать использовать его для исследований в области ИИ, не прилагая больших усилий. Python не только прост в использовании и понимании, но и достаточно универсален. Python невероятно легко читается, поэтому любой разработчик Python может понять и изменить, скопировать или поделиться кодом своих коллег.
Какие проблемы может решить ИИ с помощью машинного обучения?
Одно из основных применений машинного обучения — обнаружение спама. Наши поставщики услуг электронной почты автоматически фильтруют нежелательные электронные письма со спамом в нежелательные, массовые или спам-почтовые ящики в большинстве наших почтовых ящиков. Рекомендательные системы являются одними из самых распространенных и известных приложений машинного обучения в повседневной жизни. Поисковые системы, сайты электронной коммерции, развлекательные платформы и различные веб-приложения и мобильные приложения используют эти системы. Основные проблемы, с которыми сталкивается любой маркетолог, — это сегментация клиентов, прогнозирование оттока и т. д. За последние несколько лет достижения в области глубокого обучения ускорили прогресс в системах идентификации изображений и видео.
Сколько типов доступно в машинном обучении?
Одной из наиболее распространенных категорий машинного обучения является контролируемое обучение. В этом случае модель машинного обучения обучается на размеченных данных. Возможность работать с немаркированными данными является преимуществом неконтролируемого машинного обучения. Обучение с подкреплением непосредственно вдохновлено тем, как люди учатся на данных в своей повседневной жизни. Он включает в себя алгоритм проб и ошибок, который основывается на самом себе и учится на различных сценариях.