Migliori progetti Open Source Python di Intelligenza Artificiale da provare nel 2023

 
 Se sei interessato a imparare Python, ecco i migliori progetti open source Python dedicati all' I.A. da provare nel 2023

 Lavorando come data scientist o data engineer, Python è un linguaggio di programmazione che non puoi permetterti di non conoscere . Forse non c'è modo migliore per imparare Python che lavorare su progetti open source. Ti aiuterà a diventare più abile nella programmazione, soprattutto in ambito di I.A.

Ecco i migliori progetti open source Python da provare:

Theano ti consente di ottimizzare, valutare e definire espressioni matematiche che coinvolgono array multidimensionali. È una libreria Python e ha molte funzionalità che la rendono un must per qualsiasi professionista dell'apprendimento automatico. È ottimizzato per stabilità e velocità e può generare codice C dinamico per valutare rapidamente le espressioni. Theano ti consente di utilizzare NumPy.ndarray anche nelle sue funzioni, in modo da poter utilizzare le capacità di NumPy in modo efficace.
 

Scikit-learn è una libreria di strumenti basata su Python che puoi utilizzare per l'analisi dei dati e il data mining. Puoi riutilizzarlo in numerosi contesti. Ha un'eccellente accessibilità, quindi anche usarlo è abbastanza facile. I suoi sviluppatori lo hanno costruito su matplotlib, NumPy e SciPy. Alcune attività per le quali è possibile utilizzare Scikit-learn includono Clustering, Regression, Classification, Model Selection, Preprocessing e Dimensionality Reduction. Per diventare un vero professionista dell'IA, devi essere in grado di utilizzare questa libreria.
 

 Chainer è un framework basato su Python per lavorare su reti neurali. Supporta più architetture di rete, comprese reti ricorrenti, convnet, reti ricorsive e reti feed-forward. A parte questo, consente il calcolo CUDA in modo da poter utilizzare una GPU con pochissime righe di codice. Puoi eseguire Chainer anche su molte GPU, se necessario. Un vantaggio significativo di Chainer è che rende molto semplice il debug del codice, quindi non dovrai fare molti sforzi in tal senso. Su Github, Chainer ha più di 12.000 commit, quindi puoi capire quanto è popolare.
 

 Caffe è un prodotto di Berkeley AI Research ed è un framework di deep learning incentrato su modularità, velocità ed espressione. È tra i progetti di intelligenza artificiale open source più popolari in Python. Ha un'architettura e una velocità eccellenti in quanto può elaborare più di 60 milioni di immagini in un giorno. Inoltre, ha una fiorente comunità di sviluppatori che lo utilizzano per applicazioni industriali, ricerca accademica, multimedia e molti altri domini.
 

 Gensim è una libreria Python open source in grado di analizzare file di testo normale per comprenderne la struttura semantica, recuperare file semanticamente simili a quello ed eseguire molte altre attività. È scalabile e indipendente dalla piattaforma, come molte delle librerie e dei framework Python di cui abbiamo discusso in questo articolo. Se hai intenzione di utilizzare la tua conoscenza dell'intelligenza artificiale per lavorare su progetti NLP (Natural Language Processing), allora dovresti sicuramente studiare questa libreria.
 

 PyTorch aiuta a facilitare la prototipazione della ricerca in modo da poter distribuire i prodotti più velocemente. Ti consente di passare da una modalità grafica all'altra tramite TorchScript e fornisce una formazione distribuita che puoi scalare. PyTorch è disponibile anche su più piattaforme cloud e ha numerose librerie e strumenti nel suo ecosistema che supportano la NLP, la visione artificiale e molte altre soluzioni. Per eseguire implementazioni AI avanzate, dovrai acquisire familiarità con PyTorch.
 

 Shogun è una libreria di apprendimento automatico (open-source) e fornisce molti metodi ML unificati ed efficienti. Non è basato esclusivamente su Python, quindi puoi usarlo anche con molti altri linguaggi come Lua, C#, Java, R e Ruby. Consente la combinazione di più classi di algoritmi, rappresentazioni dei dati e strumenti in modo da poter prototipare rapidamente pipeline di dati. Ha una fantastica infrastruttura per i test che puoi utilizzare su varie configurazioni del sistema operativo. Ha anche diversi algoritmi esclusivi, inclusi i metodi Krylov e Multiple Kernel Learning, quindi conoscere Shogun ti aiuterà sicuramente a padroneggiare l'IA e l'apprendimento automatico.
 

 Basato su Theano, Pylearn2 è tra le librerie di machine learning più diffuse tra gli sviluppatori Python. Puoi usare espressioni matematiche per scrivere i suoi plugin mentre Theano si occupa della loro stabilizzazione e ottimizzazione. Su Github, Pylearn2 ha più di 7k commit e sono ancora in crescita, il che dimostra la sua popolarità tra gli sviluppatori ML. Pylearn2 si concentra sulla flessibilità e fornisce un'ampia varietà di funzionalità, inclusa un'interfaccia per i media (immagini, vettori, ecc.) e implementazioni multipiattaforma.
 

 Nilearn aiuta nei dati di neuroimaging ed è un popolare modulo Python. Utilizza scikit-learn (di cui abbiamo discusso in precedenza) per eseguire varie azioni statistiche come la decodifica, la modellazione, l'analisi della connettività e la classificazione. La neuroimaging è un'area importante nel settore medico e può aiutare a risolvere molteplici problemi come una migliore diagnosi con una maggiore precisione. Se sei interessato a utilizzare l'IA in campo medico, allora questo è il punto di partenza.
 

 Numenta si basa su una teoria della neocorteccia chiamata HTM (Hierarchical Temporal Memory). Molte persone hanno sviluppato soluzioni basate su HTM e sul software. Tuttavia, c'è molto lavoro in corso in questo progetto. HTM è un framework di intelligenza artificiale basato sulla neuroscienza.

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