前 15 个 Python 人工智能和机器学习开源项目
已发表: 2020-07-14机器学习和人工智能是一些最先进的学习主题。 因此,您必须采用最好的学习方法来确保您有效且高效地学习它们。
您可以在 AI 和 ML 实现中使用许多编程语言,其中最受欢迎的语言之一是 Python。 在本文中,我们将讨论 Python 中的多个 AI 项目,如果您想成为该领域的专业人士,您应该熟悉这些项目。
我们在这里讨论的所有 Python 项目都是开源的,拥有广泛的受众和用户。 熟悉这些项目将帮助您更好地学习 AI 和 ML。
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目录
Python 机器学习和人工智能开源项目
1. TensorFlow
TensorFlow 在 Python 中的开源 AI 项目列表中名列前茅。 它是 Google 的产品,可帮助开发人员创建和训练机器学习模型。 在谷歌大脑团队工作的工程师和研究人员创建了 TensorFlow 来帮助他们进行机器学习研究。 TensorFlow 使他们能够快速有效地将原型转换为工作产品。
借助 TensorFlow,您可以在云端、浏览器中远程处理机器学习项目,或在本地应用程序中使用它。 TensorFlow 在全球拥有数千名用户,因为它是任何 AI 专业人士的首选解决方案。
2. 凯拉斯
Keras 是一个可访问的神经网络 API。 它基于 Python,您可以在 CNTK、TensorFlow 和 Theano 上运行它。 它是用 Python 编写的,并遵循最佳实践来减少认知负担。 它使深度学习项目的工作更加高效。
错误消息功能可帮助开发人员识别任何错误并修复它们。 由于您可以在 TensorFlow 之上运行它,因此您也可以从灵活且多功能的应用程序中受益。 这意味着您可以通过 TF Lite 以及他们的 Web API 在浏览器、Android 或 iOS 上运行 Keras。 如果你想从事深度学习项目,你必须熟悉 Keras。
阅读:面向初学者的机器学习项目
3. Theano
Theano 允许您优化、评估和定义涉及多维数组的数学表达式。 它是一个 Python 库,具有许多功能,使其成为任何机器学习专业人士的必备工具。
它针对稳定性和速度进行了优化,可以生成动态 C 代码以快速评估表达式。 Theano 还允许您在其函数中使用 NumPy.ndarray,因此您可以有效地使用 NumPy 的功能。
4. Scikit-学习
Scikit-learn 是一个基于 Python 的工具库,可用于数据分析和数据挖掘。 您可以在多种情况下重用它。 它具有出色的可访问性,因此使用它也很容易。 它的开发人员在 matplotlib、NumPy 和 SciPy 之上构建了它。
您可以使用 Scikit-learn 的一些任务包括聚类、回归、分类、模型选择、预处理和降维。 要成为一名合格的 AI 专业人士,您必须能够使用此库。
5.链纳
Chainer 是一个基于 Python 的框架,用于处理神经网络。 它支持多种网络架构,包括循环网络、卷积网络、递归网络和前馈网络。 除此之外,它还允许 CUDA 计算,因此您可以使用很少的代码行的 GPU。
如果需要,您也可以在许多 GPU 上运行 Chainer。 Chainer 的一个显着优势是它使调试代码变得非常容易,因此您不必在这方面付出太多努力。 在 Github 上,Chainer 有超过 12,000 次提交,因此您可以了解它的受欢迎程度。

6. 咖啡
Caffe 是 Berkeley AI Research 的产品,是一个专注于模块化、速度和表达的深度学习框架。 它是 Python 中最受欢迎的开源 AI 项目之一。
它具有出色的架构和速度,一天可以处理超过 6000 万张图像。 此外,它拥有一个蓬勃发展的开发人员社区,他们将其用于工业应用、学术研究、多媒体和许多其他领域。
7. 根西姆
Gensim 是一个开源 Python 库,可以分析纯文本文件以了解其语义结构,检索与该文件语义相似的文件,并执行许多其他任务。
它是可扩展且独立于平台的,就像我们在本文中讨论的许多 Python 库和框架一样。 如果您打算使用您的人工智能知识来处理 NLP(自然语言处理)项目,那么您肯定应该学习这个库。
8. PyTorch
PyTorch 有助于促进研究原型设计,因此您可以更快地部署产品。 它允许您通过 TorchScript 在图形模式之间转换,并提供可以扩展的分布式训练。 PyTorch 也可在多个云平台上使用,并且在其生态系统中拥有众多支持 NLP、计算机视觉和许多其他解决方案的库和工具。 要执行高级 AI 实施,您必须熟悉 PyTorch。
阅读更多: Tensorflow 与 Pytorch – 比较、特性和应用
9. 幕府将军
Shogun 是一个机器学习库(开源),提供了许多统一且高效的机器学习方法。 它并非完全基于 Python,因此您也可以将它与其他几种语言一起使用,例如 Lua、C#、Java、R 和 Ruby。 它允许组合多个算法类、数据表示和工具,以便您可以快速原型化数据管道。
它具有出色的测试基础设施,您可以在各种操作系统设置上使用。 它还拥有多种独家算法,包括 Krylov 方法和多核学习,因此了解 Shogun 一定会帮助您掌握 AI 和机器学习。
10. Pylearn2
Pylearn2 基于 Theano,是 Python 开发人员中最流行的机器学习库之一。 您可以使用数学表达式来编写它的插件,而 Theano 负责它们的稳定性和优化。 在 Github 上,Pylearn2 有超过 7k 次提交,并且还在不断增长,这表明它在 ML 开发人员中很受欢迎。 Pylearn2 专注于灵活性并提供多种功能,包括媒体接口(图像、矢量等)和跨平台实现。
11.尼伦
Nilearn 有助于神经影像数据,是一个流行的 Python 模块。 它使用 scikit-learn(我们之前讨论过)来执行各种统计操作,例如解码、建模、连通性分析和分类。 神经影像学是医疗领域的一个突出领域,可以帮助解决多个问题,例如以更高的准确度进行更好的诊断。 如果您对在医疗领域使用 AI 感兴趣,那么这就是开始的地方。
阅读: Python 中的 Scikit-learn:功能、先决条件、优缺点
12. 纽门塔
Numenta 基于称为 HTM(分层时间记忆)的新皮质理论。 许多人已经开发了基于 HTM 和软件的解决方案。 但是,在这个项目中有很多工作要做。 HTM 是一个基于神经科学的机器智能框架。
13. PyMC
PyMC 使用贝叶斯统计模型和马尔可夫链等算法。 它是一个 Python 模块,由于它的灵活性,它在许多领域都有应用。 它使用 NumPy 解决数值问题,并有一个用于高斯过程的专用模块。
它可以创建摘要、执行诊断以及在大程序中嵌入 MCMC 循环; 您可以将跟踪保存为纯文本、MySQL 数据库以及 Python 泡菜。 对于任何人工智能专业人士来说,它无疑是一个很好的工具。
14. 德普
DEAP 是一个用于测试想法和原型设计的进化计算框架。 您可以处理具有任何表示形式的遗传算法,也可以通过前缀树执行遗传编程。
DEAP 具有进化策略、拍摄快照的检查点和用于存储标准测试功能的基准测试模块。 它与 SCOOP、多处理和其他并行化解决方案配合得非常好。
15. 烦人
Annoy 代表 Approximate Nearest Neighbors 哦是的,是的,这就是这个 C++ 库的确切名称,它也有 Python 绑定。 它可以帮助您在使用静态文件作为索引时执行最近邻搜索。 使用 Annoy,您可以在不同的进程之间共享一个索引,这样您就不必为每个方法构建多个索引。
它的创建者是 Erik Bernhaardsson,它在许多突出领域都有应用,例如,Spotify 使用 Annoy 向用户提供更好的推荐。
另请阅读:面向初学者的 Python 项目
了解有关 AI 和 ML 中的 Python 的更多信息
我们希望您发现这份 Python 中的 AI 项目列表对您有所帮助。 了解这些项目将帮助您成为一名经验丰富的 AI 专业人士。 无论您是从 TensorFlow 还是 DEAP 开始,这都是这一旅程中的重要一步。
如果您有兴趣了解有关人工智能的更多信息,那么我们建议您访问我们的博客。 在那里,您会发现大量详细且有价值的资源。 此外,您可以获得AI课程并获得更加个性化的学习体验。
Python 有一个活跃的社区,大多数开发人员为自己的目的创建库,然后为了他们的利益将其发布给公众。 以下是 Python 开发人员使用的一些常用机器学习库。 如果您想更新您的数据科学技能,请查看 IIIT-B 的数据科学执行 PG 计划。
为什么建议在数据科学、机器学习和 AI 中使用 Python?
Python 是迄今为止最流行的 AI 编程语言的关键原因之一是可用的大量库。 图书馆是一种预先编写的计算机程序,允许用户访问某些功能或进行某些活动。 Python 库提供了基本的东西,因此编码人员不必每次都从头开始。 由于入门门槛低,更多的数据科学家可以快速学习 Python 并开始将其用于 AI 研究,而无需投入大量工作。 Python 不仅易于使用和理解,而且用途广泛。 Python 非常容易阅读,因此任何 Python 开发人员都可以理解和更改、复制或共享其同行的代码。
机器学习 AI 能解决哪些问题?
机器学习最基本的用途之一是垃圾邮件检测。 我们的电子邮件提供商会自动将不需要的垃圾邮件过滤到我们大多数收件箱中的不需要的、批量或垃圾邮件收件箱中。 推荐系统是机器学习在日常生活中最常见和最著名的应用之一。 搜索引擎、电子商务网站、娱乐平台以及各种网络和移动应用程序都利用了这些系统。 任何营销人员面临的主要问题是客户细分、客户流失预测等。在过去几年中,深度学习的进步加速了图像和视频识别系统的发展。
机器学习中有多少种类型可用?
机器学习最常见的类别之一是监督学习。 在这种情况下,机器学习模型是在标记数据上训练的。 处理未标记数据的能力是无监督机器学习的一个好处。 强化学习直接受到人们如何在日常生活中学习数据的启发。 它包括一个基于自身并从不同场景中学习的试错算法。