您应该立即查看的 Github 中的前 6 个 AI 项目 [2022]

Github 是最受开发者欢迎的平台之一。 它承载了许多项目，因此，如果您想找出特定领域中最成功的项目，您应该前往那里。 了解什么是流行的，什么是不流行的，可以确保您了解您所在领域的最新发展。

这就是我们今天在 Github 上讨论顶级 AI 项目的原因。 我们在这里讨论的大多数项目都要求您熟悉人工智能和机器学习的基础知识。 让我们开始吧：

Github 上的顶级 AI 项目

1. TensorFlow

由于多种原因，TensorFlow 在 Github 的 AI 项目列表中名列前茅。 首先，它是最流行的机器学习框架； 第二，它是开源的。 最后，它具有大量简化 AI 项目工作的功能。 它拥有大量库和工具以及社区资源，使研究人员能够轻松构建 ML 应用程序。

TensorFlow 拥有一些最杰出的 ML 框架和 API，使其成为任何 AI 专业人士的必备品。 您可以使用 Keras 等高级 API 快速构建机器学习模型。 它的 API 使多项任务变得容易，包括调试和模型迭代。 使用 TensorFlow 的另一个优势是它的可访问性。

您可以使用 TensorFlow 通过您使用的任何语言在浏览器、本地、云端或设备上训练和部署模型。 它有助于出于研究目的进行实验，因此它也是学者的绝佳选择。

TensorFlow 在 Github 上有超过 1,46,000 颗星和 82,000 个分叉。 它是谷歌机器智能研究小组下的谷歌大脑团队的产品。 TensorFlow 也有 C++ 和 Python API。 总而言之，对于任何对使用 AI 技术感兴趣的人来说，它都是必不可少的。

2. scikit-学习

scikit-learn 基于 SciPy 构建，是一个用于 ML 的 Python 模块。 它于 2007 年以 Google Summer of Code 项目的形式进入市场，其创建者是 David Cournapeau。 它允许您使用 Python 进行机器学习，无疑是任何 Python 和 AI 开发人员的绝佳工具。

除了 SciPy，它也是基于 matplotlib 和 NumPy 构建的。 您可以在多个上下文中重复使用它，并且它的可访问性进一步增强了它的适用性。 scikit-learn 的最大优势之一是它收集了用于预测数据分析的工具。 但是，您也可以将 scikit-learn 用于回归、分类、降维、聚类、预处理、模型选择和其他 AI 应用程序。 它允许您轻松高效地使用著名的算法，包括 K-means 聚类和随机森林。

如果您是 Python 开发人员，则必须学习 scikit-learn 才能正确处理 ML 项目。 它拥有超过 41,000 颗星，因此它也是 Github 中顶级的 ML 项目之一。

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3.汉森-ml

如果您想阅读有关机器学习和 AI 的内容，那么这是适合您的项目。 它有许多关于 Python 深度学习和机器学习基础知识的 Jupyter 笔记本。

Jupyter notebook 是 jupyter.org 的产品，是具有交互式代码和视觉效果的数字书籍。 您可以在使用笔记本时直接试用笔记本中的示例，这使它们成为开发人员的绝佳学习工具。

该项目分享的所有问题都与 TensorFlow 和 scikit-learn 有关，因此在开始处理这些问题之前，请确保您熟悉它们。 如果您有兴趣获得更加个性化和详细的学习体验，解决这些练习似乎很有用，但您应该考虑学习 AI 课程。 课程将为您提供专门的支持，并确保您有效地学习每个主题。

4.奇克斯

Qix 是另一个可用于研究机器学习和人工智能的资源集合。 它分享关于 ML 的翻译中文论文，涵盖不同的主题。 但是，其中的大部分内容仍然是中文的。 它在 Github 上有超过 13,000 颗星，是那里最受好评的项目之一。

5. 预测IO

PredictionIO 是一个开源的机器学习框架。 它支持通过 REST API 部署算法、事件收集、评估和查询预测结果。 它基于其他流行的开源技术，例如 HBase、Elasticsearch、Hadoop 和 Spark。 它为机器学习项目创建预测引擎。 您可以系统地评估多个引擎版本，实时响应动态查询，增强 ML 建模，并使用 PredictionIO 简化数据基础架构的管理。

它是 Apache 的产品，它产生了许多其他流行的开源产品。 您可以将它与 MLlib、Apache Spark、Elasticsearch 和 Akka HTTP 一起安装为机器学习堆栈的一部分。 了解 PredictionIO 将帮助您更有效地在 AI 项目中使用多种分析工具。 它在其 Github 页面上有超过 12,400 颗星，因此您可以看到它在 Github 的顶级 ML 项目中的受欢迎程度。

查看： Github 中的 Python 项目

6. LightGBM

LightGBM 是一个分布式、快速、高性能的梯度提升框架（MART、GBRT、GBDT、GBT）。 它基于决策树算法，您可以将其用于分类、排名和类似的机器学习应用程序。

它是 Microsoft 的产品，为开发人员提供以下优势：

• 它可以轻松处理大规模数据
• 它支持 GPU 和并行学习
• 它具有非常高的准确性和消费者非常低的内存
• 它可以高效率和高速度地训练

由于这些优势，过去许多赢得比赛的团队都使用过 LightGBM。 它的开发人员也进行了比较实验，并声称 LightGBM 在所有方面（准确性和效率）都可以击败其他增强框架。

在其 Github 页面上有多个与 LightGBM 相关的非官方存储库，可以帮助您进一步增强其功能。 它在 Slack 和其他平台上拥有一个蓬勃发展的用户和开发人员社区，您可以在其中讨论您在使用 LIghtGBM 时遇到的任何问题。 它肯定值得在你的武器库中占有一席之地。

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人工智能是最广泛的学习主题之一。 从事项目工作并熟悉流行的工具、框架和库将帮助您成为一名合适的 AI 专业人员。

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