您應該立即查看的 Github 中的前 6 個 AI 項目 [2022]

Github 是最受開發者歡迎的平台之一。 它承載了許多項目，因此，如果您想找出特定領域中最成功的項目，您應該前往那裡。 了解什麼是流行的，什麼是不流行的，可以確保您了解您所在領域的最新發展。

這就是我們今天在 Github 上討論頂級 AI 項目的原因。 我們在這裡討論的大多數項目都要求您熟悉人工智能和機器學習的基礎知識。 讓我們開始吧：

Github 上的頂級 AI 項目

1. TensorFlow

由於多種原因，TensorFlow 在 Github 的 AI 項目列表中名列前茅。 首先，它是最流行的機器學習框架； 第二，它是開源的。 最後，它具有大量簡化 AI 項目工作的功能。 它擁有大量庫和工具以及社區資源，使研究人員能夠輕鬆構建 ML 應用程序。

TensorFlow 擁有一些最傑出的 ML 框架和 API，使其成為任何 AI 專業人士的必備品。 您可以使用 Keras 等高級 API 快速構建機器學習模型。 它的 API 使多項任務變得容易，包括調試和模型迭代。 使用 TensorFlow 的另一個優勢是它的可訪問性。

您可以使用 TensorFlow 通過您使用的任何語言在瀏覽器、本地、雲端或設備上訓練和部署模型。 它有助於出於研究目的進行實驗，因此它也是學者的絕佳選擇。

TensorFlow 在 Github 上有超過 1,46,000 顆星和 82,000 個分叉。 它是谷歌機器智能研究小組下的谷歌大腦團隊的產品。 TensorFlow 也有 C++ 和 Python API。 總而言之，對於任何對使用 AI 技術感興趣的人來說，它都是必不可少的。

2. scikit-學習

scikit-learn 基於 SciPy 構建，是一個用於 ML 的 Python 模塊。 它於 2007 年以 Google Summer of Code 項目的形式進入市場，其創建者是 David Cournapeau。 它允許您使用 Python 進行機器學習，無疑是任何 Python 和 AI 開發人員的絕佳工具。

除了 SciPy，它也是基於 matplotlib 和 NumPy 構建的。 您可以在多個上下文中重複使用它，並且它的可訪問性進一步增強了它的適用性。 scikit-learn 的最大優勢之一是它收集了用於預測數據分析的工具。 但是，您也可以將 scikit-learn 用於回歸、分類、降維、聚類、預處理、模型選擇和其他 AI 應用程序。 它允許您輕鬆高效地使用著名的算法，包括 K-means 聚類和隨機森林。

如果您是 Python 開發人員，則必須學習 scikit-learn 才能正確處理 ML 項目。 它擁有超過 41,000 顆星，因此它也是 Github 中頂級的 ML 項目之一。

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3.漢森-ml

如果您想閱讀有關機器學習和 AI 的內容，那麼這是適合您的項目。 它有許多關於 Python 深度學習和機器學習基礎知識的 Jupyter 筆記本。

Jupyter notebook 是 jupyter.org 的產品，是具有交互式代碼和視覺效果的數字書籍。 您可以在使用筆記本時直接試用筆記本中的示例，這使它們成為開發人員的絕佳學習工具。

該項目分享的所有問題都與 TensorFlow 和 scikit-learn 有關，因此在開始處理這些問題之前，請確保您熟悉它們。 如果您有興趣獲得更加個性化和詳細的學習體驗，解決這些練習似乎很有用，但您應該考慮學習 AI 課程。 課程將為您提供專門的支持，並確保您有效地學習每個主題。

4.奇克斯

Qix 是另一個可用於研究機器學習和人工智能的資源集合。 它分享關於 ML 的翻譯中文論文，涵蓋不同的主題。 但是，其中的大部分內容仍然是中文的。 它在 Github 上有超過 13,000 顆星，是那裡最受好評的項目之一。

5. 預測IO

PredictionIO 是一個開源的機器學習框架。 它支持通過 REST API 部署算法、事件收集、評估和查詢預測結果。 它基於其他流行的開源技術，例如 HBase、Elasticsearch、Hadoop 和 Spark。 它為機器學習項目創建預測引擎。 您可以系統地評估多個引擎版本，實時響應動態查詢，增強 ML 建模，並使用 PredictionIO 簡化數據基礎架構的管理。

它是 Apache 的產品，它產生了許多其他流行的開源產品。 您可以將它與 MLlib、Apache Spark、Elasticsearch 和 Akka HTTP 一起安裝為機器學習堆棧的一部分。 了解 PredictionIO 將幫助您更有效地在 AI 項目中使用多種分析工具。 它在其 Github 頁面上有超過 12,400 顆星，因此您可以看到它在 Github 的頂級 ML 項目中的受歡迎程度。

查看： Github 中的 Python 項目

6. LightGBM

LightGBM 是一個分佈式、快速、高性能的梯度提升框架（MART、GBRT、GBDT、GBT）。 它基於決策樹算法，您可以將其用於分類、排名和類似的機器學習應用程序。

它是 Microsoft 的產品，為開發人員提供以下優勢：

• 它可以輕鬆處理大規模數據
• 它支持 GPU 和並行學習
• 它具有非常高的準確性和消費者非常低的內存
• 它可以高效率和高速度地訓練

由於這些優勢，過去許多贏得比賽的團隊都使用過 LightGBM。 它的開發人員也進行了比較實驗，並聲稱 LightGBM 在所有方面（準確性和效率）都可以擊敗其他增強框架。

在其 Github 頁面上有多個與 LightGBM 相關的非官方存儲庫，可以幫助您進一步增強其功能。 它在 Slack 和其他平台上擁有一個蓬勃發展的用戶和開發人員社區，您可以在其中討論您在使用 LIghtGBM 時遇到的任何問題。 它肯定值得在你的武器庫中佔有一席之地。

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人工智能是最廣泛的學習主題之一。 從事項目工作並熟悉流行的工具、框架和庫將幫助您成為一名合適的 AI 專業人員。

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