Github'da Hemen İncelemeniz Gereken En İyi 6 Yapay Zeka Projesi [2022]

Github, geliştiriciler için en popüler platformlardan biridir. Çok sayıda projeye ev sahipliği yapıyor, bu nedenle belirli bir alandaki en başarılı projeleri bulmak istiyorsanız oraya gitmelisiniz. Neyin popüler olduğunu ve neyin olmadığını bilmek, alanınızdaki en son gelişmelerden haberdar olmanızı sağlar.

Bu yüzden bugün Github'daki en iyi AI projelerini tartıştık. Burada tartıştığımız projelerin çoğu, yapay zeka ve makine öğreniminin temellerine aşina olmanızı gerektirir. Başlayalım:

Github'daki En İyi Yapay Zeka Projeleri

1. TensorFlow

TensorFlow, çeşitli nedenlerle Github'daki AI projeleri listesinin başında gelir. Birincisi, en popüler makine öğrenimi çerçevesidir; ikincisi, açık kaynaklıdır. Son olarak, AI projelerinde çalışmayı kolaylaştıran tonlarca özelliğe sahiptir. Araştırmacıların kolaylıkla makine öğrenimi uygulamaları oluşturmasına olanak tanıyan, topluluk kaynaklarına sahip kapsamlı bir kitaplık ve araç koleksiyonuna sahiptir.

TensorFlow, onu herhangi bir AI profesyoneli için olmazsa olmaz kılan en belirgin ML çerçevelerinden ve API'lerinden bazılarına sahiptir. Keras gibi üst düzey API'leri kullanarak makine öğrenimi modellerini hızlı bir şekilde oluşturabilirsiniz. API'leri, hata ayıklama ve model yineleme dahil olmak üzere birden çok görevi kolaylaştırır. TensorFlow kullanmanın bir başka avantajı da erişilebilirliğidir.

Modelleri tarayıcıda, şirket içinde, bulutta veya kullandığınız herhangi bir dilde cihazınızda eğitmek ve dağıtmak için TensorFlow'u kullanabilirsiniz. Araştırma amaçlı deneyleri kolaylaştırır, dolayısıyla akademisyenler için de mükemmel bir seçimdir.

TensorFlow, Github'da 1,46.000'den fazla yıldıza ve 82.000 çatala sahiptir. Google'ın Makine Zekası Araştırma grubu altında yer alan Google Beyin Ekibinin bir ürünüdür. TensorFlow, C++ ve Python API'lerine de sahiptir. Sonuç olarak, AI teknolojisini kullanmakla ilgilenen herkesin sahip olması gereken bir şey.

2. scikit-öğren

scikit-learn, SciPy üzerine kurulmuştur ve ML için bir Python modülüdür. 2007'de bir Google Summer of Code projesi şeklinde pazara girdi ve yaratıcısı David Cournapeau'dur. Python'u makine öğrenimi için kullanmanıza izin verir ve şüphesiz herhangi bir Python ve AI geliştiricisi için mükemmel bir araçtır.

SciPy dışında matplotlib ve NumPy üzerine de inşa edilmiştir. Birden çok bağlamda yeniden kullanabilirsiniz ve erişilebilirliği, uygunluğunu daha da artırır. Scikit-learn'in en iyi avantajlarından biri, tahmine dayalı veri analizi için araçlar koleksiyonudur. Bununla birlikte, scikit-learn'i regresyon, sınıflandırma, boyutluluk azaltma, kümeleme, ön işleme, model seçimi ve diğer AI uygulamaları için de kullanabilirsiniz. K-aracı kümeleme ve rastgele orman dahil olmak üzere öne çıkan algoritmaları kolaylıkla ve verimlilikle kullanmanıza olanak tanır.

Bir Python geliştiricisiyseniz, makine öğrenimi projelerinde düzgün bir şekilde çalışmak için scikit-learn'i öğrenmelisiniz. 41.000'den fazla yıldızı var ve bu nedenle Github'daki en iyi ML projeleri arasında yer alıyor.

Dünyanın En İyi Üniversitelerinden En İyi Yapay Zeka Kursunu Öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Master, Executive PGP veya Advanced Certificate Programları kazanın.

3. Handson-ml

Makine öğrenimi ve AI hakkında biraz okuma yapmak istiyorsanız, bu sizin için doğru projedir. Python'da derin öğrenme ve makine öğreniminin temelleri hakkında birçok Jupyter not defterine sahiptir.

Jupyter notebooklar, jupyter.org'un bir ürünü olup interaktif kod ve görsellere sahip dijital kitaplardır. Not defterinde bulunan örnekleri doğrudan kullanırken deneyebilirsiniz, bu da onları geliştiriciler için harika bir öğrenme aracı haline getirir.

Bu projenin paylaştığı tüm problemler TensorFlow ve scikit-learn ile ilgilidir, bu yüzden bu problemler üzerinde çalışmaya başlamadan önce bunlara aşina olduğunuzdan emin olun. Bu alıştırmaları çözmek, daha kişiselleştirilmiş ve ayrıntılı bir öğrenme deneyimi elde etmekle ilgileniyorsanız yararlı görünse de, bir AI kursu almayı düşünmelisiniz. Bir kurs size özel destek sağlayacak ve her konuyu etkili bir şekilde incelemenizi sağlayacaktır.

4. Qix

Qix, makine öğrenimi ve yapay zekayı incelemek için kullanabileceğiniz başka bir kaynak koleksiyonudur. Farklı konuları kapsayan ML üzerine çevrilmiş Çince makaleleri paylaşıyor. Ancak, içinde bulunan içeriğin çoğu hala Çince. Github'da 13.000'den fazla yıldızı var ve orada en yüksek puan alan projeler arasında.

5. TahminIO

PredictionIO, açık kaynaklı bir ML çerçevesidir. REST API'leri aracılığıyla algoritmaları dağıtmayı, olay toplamayı, bunların değerlendirilmesini ve tahmine dayalı sonuçları sorgulamayı sağlar. HBase, Elasticsearch, Hadoop ve Spark gibi diğer yaygın açık kaynak teknolojilerine dayanmaktadır. Makine öğrenimi projeleri için tahmine dayalı motorlar oluşturur. PredictionIO ile birden çok motor sürümünü sistematik olarak değerlendirebilir, dinamik sorgulara gerçek zamanlı olarak yanıt verebilir, makine öğrenimi modellemesini geliştirebilir ve veri altyapısının yönetimini basitleştirebilirsiniz.

Diğer birçok popüler açık kaynaklı ürün üreten Apache'nin bir ürünüdür. Bunu MLlib, Apache Spark, Elasticsearch ve Akka HTTP ile birlikte bir makine öğrenimi yığınının parçası olarak yükleyebilirsiniz. PredictionIO hakkında bilgi edinmek, AI projelerinde birden fazla analiz aracını daha etkili bir şekilde kullanmanıza yardımcı olacaktır. Github sayfasında 12.400'den fazla yıldız var, böylece Github'daki en iyi ML projeleri arasında ne kadar popüler olduğunu görebilirsiniz.

Kontrol edin: Github'daki Python Projeleri

6. LightGBM

LightGBM, gradyan artırma (MART, GBRT, GBDT, GBT) için dağıtılmış, hızlı ve yüksek performanslı bir çerçevedir. Karar ağacı algoritmalarına dayalıdır ve sınıflandırma, sıralama ve benzeri makine öğrenimi uygulamaları için kullanabilirsiniz.

Microsoft'un bir ürünüdür ve geliştiriciye aşağıdaki avantajları sunar:

• Büyük ölçekli verileri kolaylıkla işleyebilir
• GPU ve paralel öğrenmeyi destekler
• Çok yüksek doğruluğa sahiptir ve tüketiciler çok düşük hafızaya sahiptir.
• Yüksek verim ve hızla antrenman yapabilir

Bu avantajlar nedeniyle, geçmişte birçok yarışma kazanan takım LightGBM'yi kullandı. Geliştiricileri de karşılaştırma deneyleri yaptı ve LightGBM'nin diğer güçlendirici çerçeveleri her açıdan (doğruluk ve verimlilik) yenebileceğini iddia etti.

Github sayfasında LightGBM ile ilgili, yeteneklerini daha da geliştirmenize yardımcı olabilecek birçok resmi olmayan depo vardır. LIghtGBM kullanırken karşılaştığınız sorunları tartışabileceğiniz Slack ve diğer platformlarda gelişen bir kullanıcı ve geliştirici topluluğuna sahiptir. Kesinlikle cephaneliğinizde bir yeri hak ediyor.

Yapay Zeka Hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Yapay zeka, öğrenilmesi gereken en geniş konulardan biridir. Projeler üzerinde çalışmak ve popüler araçlara, çerçevelere ve kitaplıklara aşina olmak, uygun bir yapay zeka uzmanı olmanıza yardımcı olacaktır.

Yapay zeka, makine öğrenimi ve ilgili konular hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız blogumuzla başlamanızı öneririz. Orada, AI proje fikirlerinden AI geliştiricileri için mülakat sorularına kadar bu konularda çok sayıda değerli kaynak bulacaksınız .

UpGrad'ın Makine Öğrenimi ve NLP'deki Gelişmiş Sertifika Programına göz atın. Bu kurs, Makine Öğrenimi ile ilgilenen, 1-1 mentorluk ve çok daha fazlasını sunan çeşitli öğrenciler göz önünde bulundurularak hazırlanmıştır.