En İyi 15 Python Yapay Zeka ve Makine Öğrenimi Açık Kaynak Projesi

Makine öğrenimi ve yapay zeka, öğrenilmesi gereken en gelişmiş konulardan bazılarıdır. Bu nedenle, onları etkili ve verimli bir şekilde incelediğinizden emin olmak için en iyi öğrenme yöntemlerini kullanmalısınız.

AI ve ML uygulamalarında kullanabileceğiniz birçok programlama dili vardır ve bunlar arasında en popüler olanlardan biri Python'dur. Bu yazıda, bu alanda profesyonel olmak istiyorsanız aşina olmanız gereken Python'da birden fazla AI projesini tartışıyoruz.

Burada tartıştığımız tüm Python projeleri, geniş kitlelere ve kullanıcılara sahip açık kaynak kodludur. Bu projelere aşina olmak, AI ve ML'yi daha iyi öğrenmenize yardımcı olacaktır.

Bu piton projeleri üzerinde çalışırken çok şey öğreneceğinizi umuyorum. Hızlı teknolojik gelişmelerin önünde olmak için veri bilimi öğrenmeyi merak ediyorsanız, upGrad & IIM-K'nin İş Karar Verme için Veri Bilimi Profesyonel Sertifika Programına göz atın ve gelecek için kendinizi geliştirin.

Kariyerinizi hızlandırmak için Makine Öğrenimi Kursuna , Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında Dünyanın en iyi Üniversiteleri - Yüksek Lisanslar, Yönetici Yüksek Lisans Programları ve İleri Düzey Sertifika Programından çevrimiçi katılın .

Python ML ve AI Açık Kaynak Projeleri

1. TensorFlow

TensorFlow, Python'daki açık kaynaklı AI projeleri listesinin başında gelir. Google'ın bir ürünüdür ve geliştiricilerin makine öğrenimi modelleri oluşturmasına ve eğitmesine yardımcı olur. Google'ın Beyin Ekibinde çalışan mühendisler ve araştırmacılar, makine öğrenimi üzerine araştırma yapmalarına yardımcı olmak için TensorFlow'u oluşturdu. TensorFlow, prototipleri hızlı ve verimli bir şekilde çalışan ürünlere dönüştürmelerini sağladı.

TensorFlow ile makine öğrenimi projelerinizde bulutta, tarayıcıda uzaktan çalışabilir veya şirket içi uygulamalarda kullanabilirsiniz. TensorFlow, herhangi bir yapay zeka uzmanı için başvurulacak çözüm olduğu için dünya çapında binlerce kullanıcıya sahiptir.

2. Keralar

Keras, sinir ağları için erişilebilir bir API'dir. Python tabanlıdır ve CNTK, TensorFlow ve Theano'da çalıştırabilirsiniz. Python'da yazılmıştır ve bilişsel yükü azaltmak için en iyi uygulamaları takip eder. Derin öğrenme projeleri üzerinde çalışmayı daha verimli hale getirir.

Hata mesajı özelliği, geliştiricilerin hataları belirlemelerine ve düzeltmelerine yardımcı olur. TensorFlow'un üzerinde çalıştırabildiğiniz için, esnek ve çok yönlü uygulamanın avantajını da elde edersiniz. Bu, Keras'ı tarayıcınızda, Android veya iOS'ta TF Lite aracılığıyla ve ayrıca web API'leri aracılığıyla çalıştırabileceğiniz anlamına gelir. Derin öğrenme projeleri üzerinde çalışmak istiyorsanız Keras'a aşina olmalısınız.

Okuyun: Yeni Başlayanlar için Makine Öğrenimi Projeleri

3. Theano

Theano, çok boyutlu dizileri içeren matematiksel ifadeleri optimize etmenize, değerlendirmenize ve tanımlamanıza olanak tanır. Bu bir Python kütüphanesidir ve onu herhangi bir makine öğrenimi profesyoneli için olmazsa olmaz kılan birçok özelliğe sahiptir.

Kararlılık ve hız için optimize edilmiştir ve ifadeleri hızlı bir şekilde değerlendirmek için dinamik C kodu oluşturabilir. Theano, NumPy.ndarray'i işlevlerinde de kullanmanıza izin verir, böylece NumPy'nin yeteneklerini etkin bir şekilde kullanırsınız.

4. Scikit-öğren

Scikit-learn, veri analizi ve veri madenciliği için kullanabileceğiniz Python tabanlı bir araç kitaplığıdır. Çok sayıda bağlamda yeniden kullanabilirsiniz. Mükemmel erişilebilirliğe sahiptir, bu nedenle kullanımı da oldukça kolaydır. Geliştiricileri onu matplotlib, NumPy ve SciPy'nin üzerine inşa etti.

Scikit-learn'i kullanabileceğiniz bazı görevler arasında Kümeleme, Regresyon, Sınıflandırma, Model Seçimi, Ön İşleme ve Boyut Azaltma yer alır. Uygun bir AI uzmanı olmak için bu kütüphaneyi kullanabilmeniz gerekir.

5. Zincirleme

Chainer, sinir ağları üzerinde çalışmak için Python tabanlı bir çerçevedir. Tekrarlayan ağlar, konvnetler, özyinelemeli ağlar ve ileri beslemeli ağlar dahil olmak üzere birden çok ağ mimarisini destekler. Bunun dışında, çok az kod satırı içeren bir GPU kullanabilmeniz için CUDA hesaplamasına izin verir.

Gerekirse Chainer'ı birçok GPU'da da çalıştırabilirsiniz. Chainer'ın önemli bir avantajı, kodda hata ayıklamayı çok kolaylaştırmasıdır, bu nedenle bu konuda fazla çaba harcamanıza gerek kalmaz. Github'da Chainer'ın 12.000'den fazla taahhüdü var, böylece ne kadar popüler olduğunu anlayabilirsiniz.

6. Kafe

Caffe, Berkeley AI Research'ün bir ürünüdür ve modülerlik, hız ve ifadeye odaklanan derin bir öğrenme çerçevesidir. Python'daki en popüler açık kaynaklı AI projeleri arasındadır.

Günde 60 milyondan fazla görüntüyü işleyebildiği için mükemmel bir mimariye ve hıza sahiptir. Ayrıca, onu endüstriyel uygulamalar, akademik araştırma, multimedya ve diğer birçok alan için kullanan gelişen bir geliştiriciler topluluğuna sahiptir.

7. Gensim

Gensim, anlamsal yapılarını anlamak için düz metin dosyalarını analiz edebilen, anlamsal olarak buna benzeyen dosyaları alabilen ve diğer birçok görevi gerçekleştirebilen açık kaynaklı bir Python kütüphanesidir.

Bu makalede tartıştığımız Python kitaplıklarının ve çerçevelerinin çoğu gibi ölçeklenebilir ve platformdan bağımsızdır. Yapay zeka bilginizi NLP (Doğal Dil İşleme) projelerinde kullanmayı planlıyorsanız, bu kütüphaneyi mutlaka incelemelisiniz.

8. PyTorch

PyTorch, ürünleri daha hızlı dağıtabilmeniz için araştırma prototiplemeyi kolaylaştırmaya yardımcı olur. TorchScript aracılığıyla grafik modları arasında geçiş yapmanızı sağlar ve ölçekleyebileceğiniz dağıtılmış eğitim sağlar. PyTorch, birden çok bulut platformunda da mevcuttur ve ekosisteminde NLP, bilgisayar vizyonu ve diğer birçok çözümü destekleyen çok sayıda kitaplık ve araca sahiptir. Gelişmiş yapay zeka uygulamaları gerçekleştirmek için PyTorch'a aşina olmanız gerekir.

Devamını oku: Tensorflow ve Pytorch – Karşılaştırma, Özellikler ve Uygulamalar

9. Şogun

Shogun bir makine öğrenimi kitaplığıdır (açık kaynak) ve birçok birleşik ve verimli ML yöntemi sağlar. Yalnızca Python'a dayalı değildir, bu nedenle onu Lua, C#, Java, R ve Ruby gibi başka dillerle de kullanabilirsiniz. Birden çok algoritma sınıfının, veri temsillerinin ve araçların birleştirilmesine olanak tanır, böylece veri işlem hatlarını hızlı bir şekilde prototipleyebilirsiniz.

Çeşitli işletim sistemi kurulumlarında kullanabileceğiniz harika bir test altyapısına sahiptir. Krylov yöntemleri ve Çoklu Çekirdek Öğrenimi de dahil olmak üzere birkaç özel algoritmaya sahiptir, bu nedenle Shogun hakkında bilgi edinmek, AI ve makine öğreniminde ustalaşmanıza kesinlikle yardımcı olacaktır.

10. Pylearn2

Theano'ya dayanan Pylearn2, Python geliştiricileri arasında en yaygın makine öğrenimi kitaplıkları arasındadır. Theano onların stabilizasyonu ve optimizasyonu ile ilgilenirken, eklentilerini yazmak için matematiksel ifadeleri kullanabilirsiniz. Github'da Pylearn2'nin 7 binden fazla taahhüt var ve hala büyüyorlar, bu da makine öğrenimi geliştiricileri arasındaki popülaritesini gösteriyor. Pylearn2 esnekliğe odaklanır ve medya (resimler, vektörler, vb.) için bir arayüz ve platformlar arası uygulamalar dahil olmak üzere çok çeşitli özellikler sunar.

11. Nilearn

Nilearn, Nörogörüntüleme verilerine yardımcı olur ve popüler bir Python modülüdür. Kod çözme, modelleme, bağlantı analizi ve sınıflandırma gibi çeşitli istatistiksel eylemleri gerçekleştirmek için scikit-learn'i (daha önce tartıştığımız) kullanır. Nöro-görüntüleme, tıp sektöründe öne çıkan bir alandır ve daha yüksek doğrulukla daha iyi teşhis gibi birçok sorunun çözülmesine yardımcı olabilir. Yapay zekayı tıp alanında kullanmakla ilgileniyorsanız, başlamanız gereken yer burasıdır.

Okuyun: Python'da Scikit-learn: Özellikler, Ön Koşullar, Artılar ve Eksiler

12. Numenta

Numenta, HTM (Hiyerarşik Zamansal Bellek) adı verilen bir neokorteks teorisine dayanmaktadır. Birçok kişi HTM ve yazılıma dayalı çözümler geliştirmiştir. Ancak bu projede yapılacak çok iş var. HTM, sinirbilime dayalı bir makine zekası çerçevesidir.

13. PyMC

PyMC, Markov zinciri gibi algoritmalarla Bayes istatistiksel modellerini kullanır. Bir Python modülüdür ve esnekliği nedeniyle birçok alanda uygulama bulur. Sayısal problemler için NumPy kullanır ve Gauss süreçleri için özel bir modüle sahiptir.

Özetler oluşturabilir, tanılama gerçekleştirebilir ve MCMC döngülerini büyük programlara yerleştirebilir; izleri düz metin, MySQL veritabanları ve Python turşuları olarak kaydedebilirsiniz. Şüphesiz herhangi bir yapay zeka uzmanı için harika bir araçtır.

14. DERİN

DEAP, fikirleri test etmeye ve prototip oluşturmaya yönelik evrimsel bir hesaplama çerçevesidir. Her türlü temsil ile genetik algoritmalar üzerinde çalışabileceğiniz gibi önek ağaçları ile genetik programlama da yapabilirsiniz.

DEAP, geliştirme stratejilerine, anlık görüntü alan kontrol noktalarına ve standart test işlevlerini depolamak için bir kıyaslama modülüne sahiptir. SCOOP, çoklu işlem ve diğer paralelleştirme çözümleriyle inanılmaz derecede iyi çalışır.

15. Rahatsız etmek

Annoy, Yaklaşık En Yakın Komşular anlamına gelir Oh Evet, evet, Python bağlamaları da olan bu C++ kitaplığının tam adı budur. Statik dosyaları indeks olarak kullanırken en yakın komşu aramaları yapmanıza yardımcı olur. Annoy ile farklı süreçler arasında bir dizini paylaşabilirsiniz, böylece her yöntem için birden çok dizin oluşturmanız gerekmez.

Yaratıcısı Erik Bernhaardsson'dur ve birçok önde gelen alanda uygulamalar bulur, örneğin Spotify, kullanıcılarına daha iyi önerilerde bulunmak için Annoy'u kullanır.

Ayrıca Okuyun: Yeni Başlayanlar İçin Python Projeleri

AI ve ML'de Python hakkında Daha Fazla Bilgi Edinin

Python'daki bu AI projeleri listesini faydalı bulduğunuzu umuyoruz. Bu projeler hakkında bilgi edinmek, deneyimli bir yapay zeka uzmanı olmanıza yardımcı olacaktır. İster TensorFlow ile ister DEAP ile başlayın, bu yolculukta önemli bir adım olacaktır.

Yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız blogumuza gitmenizi öneririz. Orada çok sayıda ayrıntılı ve değerli kaynak bulacaksınız. Ayrıca, bir yapay zeka kursu alabilir ve daha kişiselleştirilmiş bir öğrenme deneyimi yaşayabilirsiniz.

Python, çoğu geliştiricinin kendi amaçları için kitaplıklar oluşturduğu ve daha sonra bunları kendi yararları için halka yayınladığı aktif bir topluluğa sahiptir. Python geliştiricileri tarafından kullanılan yaygın makine öğrenimi kitaplıklarından bazıları şunlardır. Veri bilimi becerilerinizi güncellemek istiyorsanız, IIIT-B'nin Veri Biliminde Yönetici PG Programına göz atın.