깃허브(GitHub)는 빠른 속도로 인기가 급상승하였으며 현재 개발자들에게 가장 인기 있는 플랫폼 중 하나이다. 깃허브에서 개발자들은 코드를 작성하고 공유할 수 있으며 이를 이용하여 공동작업을 수행할 수 있다. 깃허브는 다양한 분야의 저장소 수십 억 개를 보유했다. 많은 개발자가 깃허브에서 많이 사용하는 저장소 종류 중 하나로 인공지능(AI) 저장소를 언급할 수 있다.
이에, 인도 IT·빅데이터 매체 애널리틱스 인사이트가 깃허브에서 AI 저장소로 가장 유명한 10가지 저장소를 소개했다.
1. 스페이시
스페이시(spaCy)는 파이썬의 고급 자연 언어 처리 라이브러리다. 가장 최근 연구를 반영하며 처음부터 실제 서비스에 이용되는 것을 염두에 두고 개발된 가장 앞서가는 저장소 중 하나이다.
2. 텐서플로
머신러닝과 AI에 대한 오픈소스 프레임워크로 널리 알려진 저장소이다. 이 저장소는 구글 브레인 팀이 개발하였으며 참고할 수 있는 다양한 교육자료도 제공한다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리(NLP), 추천 시스템에 관한 첨단 모델을 제공한다. 텐세플로를 이용하면 데이터세트로부터 정확도가 높은 결과를 얻을 수 있다.
3. 에이다넷
텐서플로 기반 네트워크로, 고급 모델 자동 학습을 가장 쉽고 가볍게 할 수 있는 저장소이다. 쉬운 사용성, 유연성, 속도와 학습 보장 등과 같은 장점이 있다.
4. BERT
NLP 사전훈련을 할 수 있는 최초의 비지도 학습 양방향 시스템이다. 버트는 텐서플로우 코드와 사전훈련 모델을 이용하여 다양한 자연어 처리 테스크에 대한 정확도 높은 결과를 추출한다.
5. 에어플로우
데이터 처리에 중점을 둔 저장소이다. 에어플로우는 테스크가 이상적으로 멱등성의 법칙을 따라야 한다는 철학을 갖고 개발되었다. 이를 간단히 설명하자면 목적지 시스템에서 이중 데이터가 생성되지 않으며 테스크의 결과는 언제나 같아야 한다는 것이다.
6. 다큐먼트 시밀리리티
초보자용 인공지능 저장소로 문서 유사성에 초점을 두고 있다. 문서 유사성을 찾는 데 이용되는 기본 개념은 두 문서에서 거론되는 공통 주제를 찾는 것이다.
7. AI 러닝
가장 널리 이용되는 AI 깃허브 저장소 중 하나로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리를 비롯해 다양한 주제의 풍부한 자료를 제공한다.
8. 알고리즘
알고리즘(THE ALGORITHMS) 저장소는 파이썬에서 독점적으로 코딩된 다양한 알고리즘을 포함하는 배타적 머신러닝 하위 저장소이다. 여기서는 선형 및 다항식 회귀 분석과 같은 여러 회귀 분석 기법에 대한 코드를 얻을 수 있다. 연속 데이터에 대한 예측적 분석에서 응용 가치가 매우 뛰어나다.
9. 사이킷런
사이킷런(Scikit-learn)은 전 세계적으로 유명한 인공지능 저장소 중 하나로 분류, 회귀, 군집화 알고리즘을 비롯하여 데이터 가공, 모델 평가 툴을 제공한다.
10. 어썸 머신러닝
어썸 머신러닝(Awesome Machine Learning)은 거의 모든 프로그래밍 언어에 대한 머신러닝 라이브러리, 프레임워크, 툴을 정리한 저장소이다. 어썸 머신러닝은 이를 통해 집단 개발 환경을 조성하려 노력한다.
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