โครงการ AI 6 อันดับแรกใน Github ที่คุณควรตรวจสอบเลย [2022]

Github เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มยอดนิยมสำหรับนักพัฒนา มีโปรเจ็กต์มากมาย ดังนั้นหากคุณต้องการค้นหาโปรเจ็กต์ที่ประสบความสำเร็จมากที่สุดในโดเมนใดโดเมนหนึ่ง คุณควรไปที่นั่น การรู้ว่าอะไรเป็นที่นิยมและอะไรที่ไม่ทำให้คุณมั่นใจได้ว่าคุณจะได้รับการอัปเดตด้วยการพัฒนาล่าสุดในสาขาของคุณ

นั่นเป็นเหตุผลที่เราได้พูดถึงโครงการ AI ชั้นนำใน Github ในวันนี้ โปรเจ็กต์ส่วนใหญ่ที่เราพูดคุยกันที่นี่ต้องการให้คุณทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิง มาเริ่มกันเลย:

โครงการ AI ยอดนิยมใน Github

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow อยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการโครงการ AI ใน Github ด้วยเหตุผลหลายประการ อย่างแรกคือเฟรมเวิร์กแมชชีนเลิร์นนิงที่ได้รับความนิยมมากที่สุด ประการที่สองมันเป็นโอเพ่นซอร์ส สุดท้ายนี้ มีฟีเจอร์มากมายที่ช่วยให้ทำงานในโครงการ AI ได้ง่ายขึ้น มีห้องสมุดและเครื่องมือมากมายพร้อมทรัพยากรชุมชนที่ช่วยให้นักวิจัยสร้างแอปพลิเคชัน ML ได้อย่างง่ายดาย

TensorFlow มีเฟรมเวิร์ก ML และ API ที่โดดเด่นที่สุดบางส่วน ซึ่งทำให้จำเป็นต้องมีสำหรับมืออาชีพด้าน AI คุณสามารถสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างรวดเร็วโดยใช้ API ระดับสูง เช่น Keras API ทำให้งานหลายอย่างง่ายขึ้น รวมถึงการดีบักและการวนซ้ำของโมเดล ข้อดีอีกประการของการใช้ TensorFlow คือความสามารถในการเข้าถึง

คุณสามารถใช้ TensorFlow เพื่อฝึกและปรับใช้โมเดลในเบราว์เซอร์ ในองค์กร ในคลาวด์ หรือบนอุปกรณ์ของคุณผ่านภาษาใดก็ได้ที่คุณใช้ มันอำนวยความสะดวกในการทดลองเพื่อการวิจัย ดังนั้นหากเป็นทางเลือกที่ดีสำหรับนักวิชาการด้วย

TensorFlow มีดาวมากกว่า 1,46,000 ดวงและส้อม 82,000 บน Github เป็นผลิตภัณฑ์ของทีม Google Brain ซึ่งอยู่ภายใต้กลุ่ม Machine Intelligence Research ของ Google TensorFlow มี C++ และ Python API ด้วยเช่นกัน ทั้งหมดนี้เป็นสิ่งที่ต้องมีสำหรับผู้ที่สนใจในการใช้เทคโนโลยี AI

2. scikit-เรียนรู้

scikit-learn สร้างขึ้นบน SciPy และเป็นโมดูล Python สำหรับ ML เข้าสู่ตลาดในรูปแบบของโครงการ Google Summer of Code ในปี 2550 และ David Cournapeau ผู้สร้าง ช่วยให้คุณสามารถใช้ Python สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและเป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนา Python และ AI อย่างไม่ต้องสงสัย

นอกเหนือจาก SciPy มันยังสร้างบน matplotlib และ NumPy ด้วย คุณสามารถใช้ซ้ำได้ในหลายบริบท และการช่วยสำหรับการเข้าถึงช่วยปรับปรุงความเหมาะสมให้ดียิ่งขึ้น ข้อดีอย่างหนึ่งของ scikit-learn คือชุดเครื่องมือสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงคาดการณ์ อย่างไรก็ตาม คุณยังสามารถใช้ scikit-learn สำหรับการถดถอย การจัดประเภท การลดมิติ คลัสเตอร์ การประมวลผลล่วงหน้า การเลือกแบบจำลอง และแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ ช่วยให้คุณใช้อัลกอริธึมที่โดดเด่น รวมถึงการจัดกลุ่ม K-mean และฟอเรสต์แบบสุ่มได้อย่างง่ายดายและมีประสิทธิภาพ

หากคุณเป็นนักพัฒนา Python คุณต้องเรียนรู้ scikit-learn เพื่อทำงานในโครงการ ML อย่างถูกต้อง มีดาวมากกว่า 41,000 ดวง ดังนั้นจึงเป็นหนึ่งในโครงการ ML ชั้นนำใน Github

เรียนรู้ หลักสูตรปัญญาประดิษฐ์ที่ดีที่สุด จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับ Masters, Executive PGP หรือ Advanced Certificate Programs เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

3. Handson-ml

หากคุณต้องการอ่านเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและ AI นี่เป็นโครงการที่เหมาะสำหรับคุณ มีสมุดบันทึก Jupyter จำนวนมากเกี่ยวกับพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้ของเครื่องใน Python

สมุดบันทึก Jupyter เป็นผลิตภัณฑ์ของ jupyter.org และเป็นหนังสือดิจิทัลที่มีโค้ดและภาพแบบโต้ตอบ คุณสามารถลองใช้ตัวอย่างที่มีอยู่ในสมุดบันทึกได้โดยตรงขณะใช้งาน ซึ่งทำให้สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมสำหรับนักพัฒนา

ปัญหาทั้งหมดที่โปรเจ็กต์นี้แชร์นั้นเกี่ยวข้องกับ TensorFlow และ scikit-learn ดังนั้นให้แน่ใจว่าคุณคุ้นเคยกับปัญหาเหล่านี้ก่อนที่จะเริ่มทำงานกับปัญหาเหล่านี้ แม้ว่าการทำแบบฝึกหัดเหล่านี้อาจดูมีประโยชน์หากคุณสนใจที่จะได้รับประสบการณ์การเรียนรู้ที่เป็นส่วนตัวและมีรายละเอียดมากขึ้น คุณควรพิจารณารับหลักสูตร AI หลักสูตรจะให้การสนับสนุนโดยเฉพาะแก่คุณ และทำให้แน่ใจว่าคุณศึกษาทุกหัวข้ออย่างมีประสิทธิภาพ

4. Qix

Qix เป็นแหล่งข้อมูลอีกชุดหนึ่งที่คุณสามารถใช้เพื่อศึกษาการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์ แบ่งปันเอกสารแปลภาษาจีนใน ML ซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ อย่างไรก็ตาม เนื้อหาส่วนใหญ่ในนั้นยังคงเป็นภาษาจีน มีดาวมากกว่า 13,000 ดวงบน Github และเป็นหนึ่งในโครงการที่ได้รับคะแนนสูงสุดที่นั่น

5. การทำนายIO

PredictionIO เป็นเฟรมเวิร์ก ML โอเพ่นซอร์ส ซึ่งช่วยให้ปรับใช้อัลกอริทึม การรวบรวมเหตุการณ์ การประเมิน และการสืบค้นผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้ผ่าน REST API มันขึ้นอยู่กับเทคโนโลยีโอเพ่นซอร์สที่แพร่หลายอื่น ๆ เช่น HBase, Elasticsearch, Hadoop และ Spark มันสร้างเอ็นจิ้นการทำนายสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสามารถประเมินเอ็นจิ้นหลายเวอร์ชันอย่างเป็นระบบ ตอบสนองต่อการสืบค้นแบบไดนามิกตามเวลาจริง ปรับปรุงการสร้างแบบจำลอง ML และทำให้การจัดการโครงสร้างพื้นฐานของข้อมูลง่ายขึ้นด้วย PredictionIO

เป็นผลิตภัณฑ์ของ Apache ซึ่งผลิตผลิตภัณฑ์โอเพ่นซอร์สยอดนิยมอื่นๆ มากมาย คุณสามารถติดตั้งเป็นส่วนหนึ่งของแมชชีนเลิร์นนิงร่วมกับ MLlib, Apache Spark, Elasticsearch และ Akka HTTP การเรียนรู้เกี่ยวกับ PredictionIO จะช่วยคุณในการใช้เครื่องมือวิเคราะห์หลายตัวในโครงการ AI อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น มีดาวมากกว่า 12,400 ดวงบนหน้า Github ดังนั้นคุณสามารถดูได้ว่าโครงการนี้เป็นที่นิยมในหมู่โครงการ ML อันดับต้น ๆ ใน Github มากน้อยเพียงใด

เช็คเอาท์: โครงการ Python ใน Github

6. LightGBM

LightGBM เป็นเฟรมเวิร์กแบบกระจาย รวดเร็ว และมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการไล่ระดับ (MART, GBRT, GBDT, GBT) มันขึ้นอยู่กับอัลกอริธึมทรีการตัดสินใจ และคุณสามารถใช้มันสำหรับการจัดหมวดหมู่ การจัดอันดับ และแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่องที่คล้ายคลึงกัน

เป็นผลิตภัณฑ์ของ Microsoft และมีข้อดีดังต่อไปนี้สำหรับนักพัฒนา:

• สามารถจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
• รองรับ GPU และการเรียนรู้คู่ขนาน
• มีความแม่นยำสูงมากและผู้บริโภคหน่วยความจำต่ำมาก
• สามารถฝึกได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

ด้วยข้อได้เปรียบเหล่านี้ ทีมที่ชนะการแข่งขันหลายทีมจึงเคยใช้ LightGBM มาก่อน นักพัฒนาซอฟต์แวร์ทำการทดลองเปรียบเทียบด้วยและอ้างว่า LightGBM สามารถเอาชนะเฟรมเวิร์กการเพิ่มประสิทธิภาพอื่นๆ ได้ในทุกกรณี (ความแม่นยำและประสิทธิภาพ)

มีที่เก็บที่ไม่เป็นทางการจำนวนมากที่เกี่ยวข้องกับ LightGBM อยู่ในหน้า Github ซึ่งสามารถช่วยคุณในการเสริมความสามารถเพิ่มเติมได้ มีชุมชนผู้ใช้และนักพัฒนาบน Slack และแพลตฟอร์มอื่นๆ ที่เฟื่องฟู ซึ่งคุณสามารถพูดคุยเกี่ยวกับปัญหาใดๆ ที่คุณพบขณะใช้ LIightGBM มันสมควรได้รับตำแหน่งในคลังแสงของคุณอย่างแน่นอน

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI

ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในหัวข้อที่กว้างที่สุดในการเรียนรู้ การทำงานในโครงการและทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และไลบรารียอดนิยมจะช่วยคุณในการเป็นมืออาชีพด้าน AI ที่เหมาะสม

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และหัวข้อที่เกี่ยวข้อง เราขอแนะนำให้เริ่มต้นด้วยบล็อกของเรา คุณจะพบแหล่งข้อมูลอันมีค่ามากมายในหัวข้อเหล่านี้ ตั้งแต่ แนวคิดโครงการ AI ไปจนถึง คำถามสัมภาษณ์สำหรับนักพัฒนา AI

ชำระเงิน โปรแกรมใบรับรองขั้นสูงของ upGrad ในการเรียนรู้ของเครื่อง & NLP หลักสูตรนี้จัดทำขึ้นโดยคำนึงถึงนักเรียนหลายประเภทที่สนใจแมชชีนเลิร์นนิง โดยเสนอการให้คำปรึกษาแบบ 1-1 และอีกมากมาย