โครงการโอเพ่นซอร์ส 15 Python AI & Machine Learning ยอดนิยม

แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์เป็นหัวข้อที่ล้ำหน้าที่สุดในการเรียนรู้ ดังนั้นคุณต้องใช้วิธีการเรียนรู้ที่ดีที่สุดเพื่อให้แน่ใจว่าคุณศึกษาอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผล

มีภาษาโปรแกรมมากมายที่คุณสามารถใช้ในการปรับใช้ AI และ ML และภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดภาษาหนึ่งคือ Python ในบทความนี้ เรากำลังพูดถึงโครงการ AI หลายโครงการใน Python ซึ่งคุณควรคุ้นเคยหากคุณต้องการเป็นมืออาชีพในสาขานี้

โปรเจ็กต์ Python ทั้งหมดที่เราพูดถึงในที่นี้เป็นโอเพ่นซอร์สที่มีผู้ชมและผู้ใช้ในวงกว้าง การทำความคุ้นเคยกับโครงการเหล่านี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้ AI และ ML ได้ดีขึ้น

ฉันหวังว่าคุณจะได้เรียนรู้มากมายในขณะที่ทำงานในโครงการหลามเหล่านี้ หากคุณอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อก้าวไปสู่ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว ให้ลองดู โปรแกรมประกาศนียบัตรระดับมืออาชีพของ upGrad & IIM-K ในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตัดสินใจทางธุรกิจ และเพิ่มทักษะให้กับตัวเองเพื่ออนาคต

เข้าร่วม หลักสูตรแมชชีนเลิ ร์นนิง ออนไลน์จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก – ปริญญาโท หลักสูตร Executive Post Graduate และหลักสูตรประกาศนียบัตรขั้นสูงใน ML & AI เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว

โครงการโอเพ่นซอร์ส Python ML & AI

1. เทนเซอร์โฟลว์

TensorFlow อยู่ในอันดับต้น ๆ ของรายการโครงการ AI โอเพ่นซอร์สใน Python เป็นผลิตภัณฑ์ของ Google และช่วยนักพัฒนาในการสร้างและฝึกอบรมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง วิศวกรและนักวิจัยที่ทำงานในทีม Brain ของ Google ได้สร้าง TensorFlow เพื่อช่วยพวกเขาในการทำวิจัยเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิง TensorFlow ช่วยให้พวกเขาสามารถแปลงต้นแบบเป็นผลิตภัณฑ์ที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

ด้วย TensorFlow คุณสามารถทำงานในโครงการการเรียนรู้ของเครื่องจากระยะไกลในระบบคลาวด์ ในเบราว์เซอร์ หรือใช้ในแอปพลิเคชันภายในองค์กร TensorFlow มีผู้ใช้หลายพันคนทั่วโลก เนื่องจากเป็นโซลูชันที่ทุกคนเข้าถึงได้สำหรับมืออาชีพด้าน AI

2. Keras

Keras เป็น API ที่เข้าถึงได้สำหรับเครือข่ายประสาทเทียม มีพื้นฐานมาจาก Python และคุณสามารถรันบน CNTK, TensorFlow และ Theano ซึ่งเขียนด้วยภาษา Python และปฏิบัติตามแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อลดภาระด้านความรู้ความเข้าใจ ทำให้การทำงานในโครงการการเรียนรู้เชิงลึกมีประสิทธิภาพมากขึ้น

คุณลักษณะข้อความแสดงข้อผิดพลาดช่วยให้นักพัฒนาสามารถระบุข้อผิดพลาดและแก้ไขได้ เนื่องจากคุณสามารถเรียกใช้บน TensorFlow ได้ คุณจะได้รับประโยชน์จากแอปพลิเคชันที่ยืดหยุ่นและหลากหลายเช่นกัน ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถเรียกใช้ Keras ในเบราว์เซอร์ของคุณ บน Android หรือ iOS ผ่าน TF Lite รวมถึงผ่านเว็บ API ได้ หากคุณต้องการทำงานในโครงการเรียนรู้เชิงลึก คุณต้องคุ้นเคยกับ Keras

อ่าน: โครงการการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับผู้เริ่มต้น

3. ธีอาโน

Theano ให้คุณปรับให้เหมาะสม ประเมิน และกำหนดนิพจน์ทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติ เป็นไลบรารี Python และมีคุณสมบัติมากมายที่ทำให้ต้องมีสำหรับมืออาชีพด้านการเรียนรู้ของเครื่อง

ได้รับการปรับให้เหมาะสมเพื่อความเสถียรและความเร็ว และสามารถสร้างโค้ด C แบบไดนามิกเพื่อประเมินนิพจน์ได้อย่างรวดเร็ว Theano อนุญาตให้คุณใช้ NumPy.ndarray ในฟังก์ชั่นของมันได้เช่นกัน ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้ความสามารถของ NumPy ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

4. Scikit-เรียนรู้

Scikit-learn เป็นไลบรารีเครื่องมือแบบ Python ที่คุณสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการขุดข้อมูล คุณสามารถใช้ซ้ำได้ในหลายบริบท มีการเข้าถึงที่ดีเยี่ยม ดังนั้นการใช้งานจึงค่อนข้างง่ายเช่นกัน นักพัฒนาซอฟต์แวร์ได้สร้างไว้บน matplotlib, NumPy และ SciPy

งานบางอย่างที่คุณสามารถใช้ Scikit-learn ได้แก่ Clustering, Regression, Classification, Model Selection, Preprocessing และ Dimensionality Reduction ในการที่จะเป็นผู้เชี่ยวชาญด้าน AI ได้อย่างเหมาะสม คุณต้องสามารถใช้ห้องสมุดนี้ได้

5. เชนเนอร์

Chainer เป็นเฟรมเวิร์กที่ใช้ Python สำหรับการทำงานกับโครงข่ายประสาทเทียม รองรับสถาปัตยกรรมเครือข่ายหลายแบบ รวมถึง nets ที่เกิดซ้ำ convnets recursive nets และ feed-forward nets นอกจากนั้น ยังอนุญาตให้คำนวณ CUDA เพื่อให้คุณสามารถใช้ GPU ที่มีโค้ดไม่กี่บรรทัด

คุณสามารถเรียกใช้ Chainer บน GPU จำนวนมากได้เช่นกันหากจำเป็น ข้อได้เปรียบที่สำคัญของ Chainer คือทำให้การดีบักโค้ดทำได้ง่ายมาก ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องพยายามมากในเรื่องนั้น บน Github Chainer มีคอมมิตมากกว่า 12,000 รายการ ดังนั้นคุณจึงเข้าใจได้ว่าความนิยมนั้นเป็นอย่างไร

6. ร้านกาแฟ

Caffe เป็นผลิตภัณฑ์ของ Berkeley AI Research และเป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่เน้นที่โมดูลาร์ ความเร็ว และการแสดงออก เป็นหนึ่งในโครงการ AI โอเพ่นซอร์สที่ได้รับความนิยมมากที่สุดใน Python

มีสถาปัตยกรรมและความเร็วที่ยอดเยี่ยม เนื่องจากสามารถประมวลผลภาพได้มากกว่า 60 ล้านภาพในหนึ่งวัน นอกจากนี้ยังมีชุมชนนักพัฒนาที่เจริญรุ่งเรืองซึ่งใช้งานแอปพลิเคชันในอุตสาหกรรม การวิจัยเชิงวิชาการ มัลติมีเดีย และโดเมนอื่นๆ อีกมากมาย

7. เกนซิม

Gensim เป็นไลบรารี Python แบบโอเพนซอร์สที่สามารถวิเคราะห์ไฟล์ข้อความธรรมดาเพื่อทำความเข้าใจโครงสร้างทางความหมาย เรียกไฟล์ที่มีความหมายคล้ายกับไฟล์นั้น และทำงานอื่นๆ ได้มากมาย

มันสามารถปรับขนาดได้และไม่ขึ้นกับแพลตฟอร์ม เช่นเดียวกับไลบรารีและเฟรมเวิร์กของ Python ที่เราได้กล่าวถึงในบทความนี้ หากคุณวางแผนที่จะใช้ความรู้ด้านปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำงานในโครงการ NLP (Natural Language Processing) คุณควรศึกษาห้องสมุดนี้อย่างแน่นอน

8. PyTorch

PyTorch ช่วยในการอำนวยความสะดวกในการสร้างต้นแบบการวิจัย เพื่อให้คุณปรับใช้ผลิตภัณฑ์ได้เร็วขึ้น ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนระหว่างโหมดกราฟผ่าน TorchScript และให้การฝึกอบรมแบบกระจายที่คุณสามารถปรับขนาดได้ PyTorch พร้อมใช้งานบนแพลตฟอร์มคลาวด์หลายแพลตฟอร์มเช่นกัน และมีไลบรารีและเครื่องมือมากมายในระบบนิเวศที่รองรับ NLP, คอมพิวเตอร์วิทัศน์ และโซลูชันอื่นๆ อีกมากมาย หากต้องการใช้งาน AI ขั้นสูง คุณจะต้องทำความคุ้นเคยกับ PyTorch

อ่านเพิ่มเติม: Tensorflow vs Pytorch – การเปรียบเทียบ คุณลักษณะ & แอปพลิเคชัน

9. โชกุน

Shogun เป็นห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่อง (โอเพ่นซอร์ส) และมีวิธี ML ที่เป็นหนึ่งเดียวและมีประสิทธิภาพมากมาย มันไม่ได้ขึ้นอยู่กับ Python โดยเฉพาะ ดังนั้นคุณจึงสามารถใช้กับภาษาอื่นๆ ได้หลายภาษาเช่นกัน เช่น Lua, C#, Java, R และ Ruby อนุญาตให้รวมคลาสอัลกอริธึมหลายคลาส การแสดงข้อมูล และเครื่องมือต่างๆ เพื่อให้คุณสามารถสร้างต้นแบบไปป์ไลน์ข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว

มีโครงสร้างพื้นฐานที่ยอดเยี่ยมสำหรับการทดสอบที่คุณสามารถใช้กับการตั้งค่าระบบปฏิบัติการต่างๆ มันมีอัลกอริธึมพิเศษหลายอย่างเช่นกัน รวมถึงวิธี Krylov และการเรียนรู้เคอร์เนลหลายตัว ดังนั้นการเรียนรู้เกี่ยวกับโชกุนจะช่วยคุณในการเรียนรู้ AI และแมชชีนเลิร์นนิงอย่างแน่นอน

10. Pylearn2

Pylearn2 อิงจาก Theano เป็นหนึ่งในไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องที่แพร่หลายที่สุดในหมู่นักพัฒนา Python คุณสามารถใช้นิพจน์ทางคณิตศาสตร์เพื่อเขียนปลั๊กอินได้ในขณะที่ Theano ดูแลความเสถียรและการเพิ่มประสิทธิภาพ บน Github นั้น Pylearn2 มีคอมมิตมากกว่า 7k และยังคงเติบโต ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความนิยมในหมู่นักพัฒนา ML Pylearn2 มุ่งเน้นไปที่ความยืดหยุ่นและมอบคุณสมบัติที่หลากหลาย รวมถึงอินเทอร์เฟซสำหรับสื่อ (รูปภาพ เวกเตอร์ ฯลฯ) และการใช้งานข้ามแพลตฟอร์ม

11. Nilearn

Nilearn ช่วยในการข้อมูล Neuroimaging และเป็นโมดูล Python ยอดนิยม มันใช้ scikit-learn (ที่เราได้พูดคุยกันก่อนหน้านี้) เพื่อดำเนินการทางสถิติต่างๆ เช่น การถอดรหัส การสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์การเชื่อมต่อ และการจัดประเภท การสร้างภาพระบบประสาทเป็นส่วนสำคัญในภาคการแพทย์และสามารถช่วยในการแก้ปัญหาต่างๆ เช่น การวินิจฉัยที่ดีขึ้นและมีความแม่นยำสูงขึ้น หากคุณสนใจที่จะใช้ AI ในด้านการแพทย์ นี่คือจุดเริ่มต้น

อ่าน: Scikit-learn ใน Python: คุณสมบัติ ข้อกำหนดเบื้องต้น ข้อดี & ข้อเสีย

12. นูเมนตา

Numenta มีพื้นฐานมาจากทฤษฎีนีโอคอร์เทกซ์ที่เรียกว่า HTM (หน่วยความจำชั่วคราวตามลำดับชั้น) หลายคนได้พัฒนาโซลูชันโดยใช้ HTM และซอฟต์แวร์ อย่างไรก็ตาม มีงานมากมายเกิดขึ้นในโครงการนี้ HTM เป็นเฟรมเวิร์กปัญญาของเครื่องจักรที่มีพื้นฐานมาจากประสาทวิทยาศาสตร์

13. PyMC

PyMC ใช้แบบจำลองทางสถิติแบบเบย์กับอัลกอริธึม เช่น ห่วงโซ่มาร์คอฟ เป็นโมดูล Python และเนื่องจากความยืดหยุ่น จึงค้นหาแอปพลิเคชันได้ในหลายพื้นที่ ใช้ NumPy สำหรับปัญหาที่เป็นตัวเลขและมีโมดูลเฉพาะสำหรับกระบวนการเกาส์เซียน

สามารถสร้างบทสรุป ดำเนินการวินิจฉัย และฝังลูป MCMC ในโปรแกรมขนาดใหญ่ คุณสามารถบันทึกการสืบค้นกลับเป็นข้อความธรรมดา ฐานข้อมูล MySQL และ Python pickles เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์อย่างไม่ต้องสงสัย

14. DEAP

DEAP เป็นกรอบการคำนวณเชิงวิวัฒนาการสำหรับการทดสอบแนวคิดและการสร้างต้นแบบ คุณสามารถทำงานกับอัลกอริธึมทางพันธุกรรมด้วยการแสดงรูปแบบใดก็ได้ รวมถึงดำเนินการโปรแกรมทางพันธุกรรมผ่านทรีคำนำหน้า

DEAP มีกลยุทธ์วิวัฒนาการ จุดตรวจที่ถ่ายภาพสแน็ปช็อต และโมดูลการวัดประสิทธิภาพสำหรับการจัดเก็บฟังก์ชันการทดสอบมาตรฐาน มันทำงานได้ดีอย่างน่าอัศจรรย์กับ SCOOP, มัลติโพรเซสซิง และโซลูชั่นการขนานอื่นๆ

15. รบกวน

Annoy ย่อมาจาก Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah ใช่ นั่นเป็นชื่อที่แน่นอนของไลบรารี C++ นี้ ซึ่งมีการโยง Python ด้วย ช่วยให้คุณทำการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดในขณะที่ใช้ไฟล์สแตติกเป็นดัชนี ด้วยความรำคาญ คุณสามารถแชร์ดัชนีระหว่างกระบวนการต่างๆ ได้ ดังนั้นคุณจึงไม่ต้องสร้างดัชนีหลายรายการสำหรับแต่ละวิธี

ผู้สร้างคือ Erik Bernhaardsson และพบแอปพลิเคชันในพื้นที่ที่โดดเด่นมากมาย เช่น Spotify ใช้ Annoy เพื่อให้คำแนะนำที่ดีขึ้นแก่ผู้ใช้

อ่านเพิ่มเติม: โครงการ Python สำหรับผู้เริ่มต้น

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Python ใน AI และ ML

เราหวังว่าคุณจะพบว่ารายการโครงการ AI ใน Python มีประโยชน์ การเรียนรู้เกี่ยวกับโครงการเหล่านี้จะช่วยคุณในการเป็นมืออาชีพด้าน AI ที่ช่ำชอง ไม่ว่าคุณจะเริ่มต้นด้วย TensorFlow หรือ DEAP มันจะเป็นก้าวสำคัญในการเดินทางครั้งนี้

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์ เราแนะนำให้ไปที่บล็อกของเรา คุณจะพบแหล่งข้อมูลที่มีรายละเอียดและมีค่ามากมายที่นั่น ยิ่งไปกว่านั้น คุณสามารถ เรียนหลักสูตร AI และรับประสบการณ์การเรียนรู้ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้น

Python มีชุมชนที่แอ็คทีฟซึ่งนักพัฒนาส่วนใหญ่สร้างไลบรารี่เพื่อจุดประสงค์ของตนเองและเผยแพร่ต่อสาธารณะเพื่อประโยชน์ของตนในภายหลัง ต่อไปนี้คือไลบรารีการเรียนรู้ของเครื่องทั่วไปบางส่วนที่นักพัฒนา Python ใช้ หากคุณต้องการอัปเดตทักษะด้านวิทยาการข้อมูล ให้ตรวจสอบ โปรแกรม Executive PG ของ IIIT-B ในโปรแกรม Data Science