機器學習必備:前20名Python人工智能和機器學習開源項目


如今機器學習和人工智能已經變得家喻戶曉,有很多愛好者進入了該領域。但是,什么才是能夠進入該領域的正確路徑呢?如何保持自己跟上該領域的發展步伐呢?

為了解決以上兩個問題,可以通過利用高級專業人員每天使用的眾多開源項目和工具,與社區進行接觸。

如今,Tensorflow的貢獻者人數增長最快,居首位。Scikit-learn下降到第二位,但仍有非常大的貢獻者群體。

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與2016年相比,貢獻者人數增長最快的項目是:

1. TensorFlow提高了169%,從493個增加到1324個貢獻者。

2. Deap,提高了86%,從21個增加到39個貢獻者。

3. Chainer,提高了83%,從84個增加到154個貢獻者。

4. Gensim,提高了81%,從145個增加到262個貢獻者。

5. Neon,提高了66%,從47個增加到78個貢獻者。

6. Nilearn提高了50%,從46個增加到69個貢獻者。

2018年新晉的兩個項目的貢獻者人數:

1.   Keras,626名貢獻者。

2.   Pytorch,399名貢獻者。

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圖1:Github上的前20名Python人工智能和機器學習項目

上圖:雪花大小與貢獻者的數量成正比,顏色代表貢獻者數量的變化-紅色越高,藍色越低。雪花形狀適用於深度學習項目,適用於其他項目。

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