前 15 個 Python 人工智能和機器學習開源項目

機器學習和人工智能是一些最先進的學習主題。 因此，您必須採用最好的學習方法來確保您有效且高效地學習它們。

您可以在 AI 和 ML 實現中使用許多編程語言，其中最受歡迎的語言之一是 Python。 在本文中，我們將討論 Python 中的多個 AI 項目，如果您想成為該領域的專業人士，您應該熟悉這些項目。

我們在這裡討論的所有 Python 項目都是開源的，擁有廣泛的受眾和用戶。 熟悉這些項目將幫助您更好地學習 AI 和 ML。

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Python 機器學習和人工智能開源項目

1. TensorFlow

TensorFlow 在 Python 中的開源 AI 項目列表中名列前茅。 它是 Google 的產品，可幫助開發人員創建和訓練機器學習模型。 在谷歌大腦團隊工作的工程師和研究人員創建了 TensorFlow 來幫助他們進行機器學習研究。 TensorFlow 使他們能夠快速有效地將原型轉換為工作產品。

借助 TensorFlow，您可以在雲端、瀏覽器中遠程處理機器學習項目，或在本地應用程序中使用它。 TensorFlow 在全球擁有數千名用戶，因為它是任何 AI 專業人士的首選解決方案。

2. 凱拉斯

Keras 是一個可訪問的神經網絡 API。 它基於 Python，您可以在 CNTK、TensorFlow 和 Theano 上運行它。 它是用 Python 編寫的，並遵循最佳實踐來減少認知負擔。 它使深度學習項目的工作更加高效。

錯誤消息功能可幫助開發人員識別任何錯誤並修復它們。 由於您可以在 TensorFlow 之上運行它，因此您也可以從靈活且多功能的應用程序中受益。 這意味著您可以通過 TF Lite 以及他們的 Web API 在瀏覽器、Android 或 iOS 上運行 Keras。 如果你想從事深度學習項目，你必須熟悉 Keras。

閱讀：面向初學者的機器學習項目

3. Theano

Theano 允許您優化、評估和定義涉及多維數組的數學表達式。 它是一個 Python 庫，具有許多功能，使其成為任何機器學習專業人士的必備品。

它針對穩定性和速度進行了優化，可以生成動態 C 代碼以快速評估表達式。 Theano 還允許您在其函數中使用 NumPy.ndarray，因此您可以有效地使用 NumPy 的功能。

4. Scikit-學習

Scikit-learn 是一個基於 Python 的工具庫，可用於數據分析和數據挖掘。 您可以在多種情況下重用它。 它具有出色的可訪問性，因此使用它也很容易。 它的開發人員在 matplotlib、NumPy 和 SciPy 之上構建了它。

您可以使用 Scikit-learn 的一些任務包括聚類、回歸、分類、模型選擇、預處理和降維。 要成為一名合格的 AI 專業人士，您必須能夠使用此庫。

5.鏈納

Chainer 是一個基於 Python 的框架，用於處理神經網絡。 它支持多種網絡架構，包括循環網絡、卷積網絡、遞歸網絡和前饋網絡。 除此之外，它還允許 CUDA 計算，因此您可以使用很少的代碼行的 GPU。

如果需要，您也可以在許多 GPU 上運行 Chainer。 Chainer 的一個顯著優勢是它使調試代碼變得非常容易，因此您不必在這方面付出太多努力。 在 Github 上，Chainer 有超過 12,000 次提交，因此您可以了解它的受歡迎程度。

6. 咖啡

Caffe 是 Berkeley AI Research 的產品，是一個專注於模塊化、速度和表達的深度學習框架。 它是 Python 中最受歡迎的開源 AI 項目之一。

它具有出色的架構和速度，一天可以處理超過 6000 萬張圖像。 此外，它擁有一個蓬勃發展的開發人員社區，他們將其用於工業應用、學術研究、多媒體和許多其他領域。

7. 根西姆

Gensim 是一個開源 Python 庫，可以分析純文本文件以了解其語義結構，檢索與該文件語義相似的文件，並執行許多其他任務。

它是可擴展且獨立於平台的，就像我們在本文中討論的許多 Python 庫和框架一樣。 如果您打算使用您的人工智能知識來處理 NLP（自然語言處理）項目，那麼您肯定應該學習這個庫。

8. PyTorch

PyTorch 有助於促進研究原型設計，因此您可以更快地部署產品。 它允許您通過 TorchScript 在圖形模式之間轉換，並提供可以擴展的分佈式訓練。 PyTorch 也可在多個雲平台上使用，並且在其生態系統中擁有眾多支持 NLP、計算機視覺和許多其他解決方案的庫和工具。 要執行高級 AI 實施，您必須熟悉 PyTorch。

閱讀更多： Tensorflow 與 Pytorch – 比較、特性和應用

9. 幕府將軍

Shogun 是一個機器學習庫（開源），提供了許多統一且高效的機器學習方法。 它並非完全基於 Python，因此您也可以將它與其他幾種語言一起使用，例如 Lua、C#、Java、R 和 Ruby。 它允許組合多個算法類、數據表示和工具，以便您可以快速原型化數據管道。

它具有出色的測試基礎設施，您可以在各種操作系統設置上使用。 它還擁有多種獨家算法，包括 Krylov 方法和多核學習，因此了解 Shogun 一定會幫助您掌握 AI 和機器學習。

10. Pylearn2

Pylearn2 基於 Theano，是 Python 開發人員中最流行的機器學習庫之一。 您可以使用數學表達式來編寫它的插件，而 Theano 負責它們的穩定性和優化。 在 Github 上，Pylearn2 有超過 7k 次提交，並且還在不斷增長，這表明它在 ML 開發人員中很受歡迎。 Pylearn2 專注於靈活性並提供多種功能，包括媒體接口（圖像、矢量等）和跨平台實現。

11.尼倫

Nilearn 有助於神經影像數據，是一個流行的 Python 模塊。 它使用 scikit-learn（我們之前討論過）來執行各種統計操作，例如解碼、建模、連通性分析和分類。 神經影像學是醫療領域的一個突出領域，可以幫助解決多個問題，例如以更高的準確度進行更好的診斷。 如果您對在醫療領域使用 AI 感興趣，那麼這就是開始的地方。

閱讀： Python 中的 Scikit-learn：功能、先決條件、優缺點

12. 紐門塔

Numenta 基於稱為 HTM（分層時間記憶）的新皮質理論。 許多人已經開發了基於 HTM 和軟件的解決方案。 但是，在這個項目中有很多工作要做。 HTM 是一個基於神經科學的機器智能框架。

13. PyMC

PyMC 使用貝葉斯統計模型和馬爾可夫鍊等算法。 它是一個 Python 模塊，由於它的靈活性，它在許多領域都有應用。 它使用 NumPy 解決數值問題，並有一個用於高斯過程的專用模塊。

它可以創建摘要、執行診斷以及在大程序中嵌入 MCMC 循環； 您可以將跟踪保存為純文本、MySQL 數據庫以及 Python 泡菜。 對於任何人工智能專業人士來說，它無疑是一個很好的工具。

14. 德普

DEAP 是一個用於測試想法和原型設計的進化計算框架。 您可以處理具有任何表示形式的遺傳算法，也可以通過前綴樹執行遺傳編程。

DEAP 具有進化策略、拍攝快照的檢查點和用於存儲標準測試功能的基準測試模塊。 它與 SCOOP、多處理和其他並行化解決方案配合得非常好。

15. 煩人

Annoy 代表 Approximate Nearest Neighbors 哦是的，是的，這就是這個 C++ 庫的確切名稱，它也有 Python 綁定。 它可以幫助您在使用靜態文件作為索引時執行最近鄰搜索。 使用 Annoy，您可以在不同的進程之間共享一個索引，這樣您就不必為每個方法構建多個索引。

它的創建者是 Erik Bernhaardsson，它在許多突出領域都有應用，例如，Spotify 使用 Annoy 向用戶提供更好的推薦。

另請閱讀：面向初學者的 Python 項目

了解有關 AI 和 ML 中的 Python 的更多信息

我們希望您發現這份 Python 中的 AI 項目列表對您有所幫助。 了解這些項目將幫助您成為一名經驗豐富的 AI 專業人士。 無論您是從 TensorFlow 還是 DEAP 開始，這都是這一旅程中的重要一步。

如果您有興趣了解有關人工智能的更多信息，那麼我們建議您訪問我們的博客。 在那裡，您會發現大量詳細且有價值的資源。 此外，您可以獲得AI課程並獲得更加個性化的學習體驗。

Python 有一個活躍的社區，大多數開發人員為自己的目的創建庫，然後為了他們的利益將其發布給公眾。 以下是 Python 開發人員使用的一些常用機器學習庫。 如果您想更新您的數據科學技能，請查看 IIIT-B 的數據科學執行 PG 計劃。