Biblioteca de inteligencia artificial en python.
artificial-intelligence genetic-algorithm (5)
Aunque no es estrictamente AI, el scikit-learn tiene muchos algoritmos de aprendizaje automático que pueden ser útiles. Dos detalles importantes son que tiene licencia BSD y que se enfoca en tener algoritmos rápidos y numéricamente eficientes.
Me preguntaba si existen bibliotecas AI de python similares a aima-python pero para una versión más reciente de python ... y cómo son en comparación con aima-python.
Me interesaron particularmente los algoritmos de búsqueda, tales como escalada, recocido simulado, búsqueda de tabú y algoritmos genéticos.
Edición : hizo la pregunta más clara.
Hay un montón de bibliotecas de Python AI, que incluyen PyBrain , OpenCV , PyML y PyEvolve . Aquí hay algunas guías útiles, one y otra sobre árboles de decisión .
El libro Programming Collective Intelligence es excelente y utiliza Python para todos los ejemplos.
Solo quería añadir una cosa: DEAP es un paquete para algoritmos evolutivos distribuidos en Python.
Proporciona un marco para trabajar con algoritmos genéticos y con aspectos adicionales como:
- Optimización multiobjetivo (también utilizando la frontera de Pareto)
- Optimización de enjambre de partículas (no evolutivo pero un algoritmo interesante)
Puedes encontrarlo aquí en el paquete DEAP
La documentación sobre el marco DEAP se puede encontrar en la documentación de DEAP . Aquí tienes códigos fuente, ejemplos de funciones para optimizar ...
PyEvolve es una biblioteca Python de programación genética de algoritmos genéticos.
Sería difícil encontrar un código mejor escrito que el material aima-python, y he hecho muchas comparaciones con otros algoritmos de búsqueda. ¿Por qué quieres más código "reciente"? He usado un par de clases de AIMA en un proyecto de Python 2.6, incluidos los algoritmos de búsqueda de los que estás hablando. Las únicas veces que tuve que modificar el código es cuando quise usar generadores en lugar de listas, y eso fue un cambio bastante trivial.