8800個機器學習開源項目為你精選TOP30!
授權自AI科技大本營(ID: rgznai100)
本文共圖文結合,建議閱讀5分鐘。
本文為大家帶來了30個廣受好評的機器學習開源項目。
最近,Mybridge發布了一篇文章,對比了過去一年中機器學習領域大約8800個開源項目后,選出30個2017年度優秀的開源項目,包含機器學習開源庫、數據庫以及其他應用程序,這些項目差不多都是在2017年1-12月發布。Mybridge AI通過受歡迎度、參與度以及其他方面對開源項目進行評定。
對于機器學習者來說,閱讀開源代碼并基于代碼構建自己的項目,是一個非常有效的學習方法。看看以下這些Github上平均star為3558的開源項目,你錯了哪些?
在開始之前,先推薦閱讀
A. 神經網絡:深度學習 A-ZTM : 親手搭建人工神經網絡(推薦次數68,745 , 4.5/5 stars)
鏈接:http://bit.ly/2CH1WcQ
B. 用Python進行深度學習的TensorFlow的完整指南(推薦次數17,834, 4.6/5 stars)
鏈接:http://bit.ly/2EatVy7
接下來是Mybridge精選的Top 30的項目:
1.FastText:快速文本表示和文本分類庫(Github上有11786顆星,貢獻者Facebook Research
源碼鏈接:https://github.com/facebookresearch/MUSE
2.Deep-photo-styletransfer:“Deep Photo Style Transfer”
這篇論文的源碼和數據。(GitHub 9747顆星,論文來自于康奈爾大學的Fujun Luan)
源碼鏈接:https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer
3.用Python和命令行來實現的最簡單的面部識別API(GitHub 8672顆星,貢獻者Adam Geitgey)
源碼鏈接:https://github.com/ageitgey/face_recognition
4.Magenta:利用機器智能生成音樂和美術藝術品(GitHub 8113顆星)
源碼鏈接:https://github.com/tensorflow/magenta
5.Sonnet:基于TensorFlow的神經網絡庫(GitHub 573顆星,貢獻者是DeepMind的Malcolm Reynolds )
源碼鏈接:https://github.com/deepmind/sonnet
6.deeplearn.js: 一個用于Web的硬件加速機器學習庫(GitHub 5462顆星,貢獻者是Google Brain的Nikhil Thorat)
源碼鏈接:https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs
7.基于TensorFlow的快速風格遷移庫(GitHub 4843顆星,貢獻者是MIT的Logan Engstrom)
源碼鏈接:https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer
8.Pysc2: 星際爭霸2學習環境(GitHub 3684顆星,貢獻者是DeepMind的Timo Ewalds)
源碼鏈接:https://github.com/deepmind/pysc2
9.AirSim: Microsoft AI & Research開源的基于虛幻引擎的開源模擬器,用于自動駕駛(GitHub 3861顆星,貢獻者是Microsoft的Shital Shah)
源碼鏈接:https://github.com/Microsoft/AirSim
10.acets: 機器學習數據集的可視化工具(GitHub 3371顆星,由Google Brain貢獻)
源碼鏈接:https://github.com/PAIR-code/facets
11.Style2Paints:用AI技術為線稿快速上色的工具(GitHub 3310顆星)
源碼鏈接:https://github.com/lllyasviel/style2paints
12.Tensor2Tensor:一個用于廣義序列-序列模型的庫 - Google Research(GitHub 3087顆星,貢獻者是Google Brain的Ryan Sepassi)
源碼鏈接:https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
13.基于Pytorch實現的圖片-圖片轉換(GitHub 2847顆星,貢獻者Berkeley的Jun-Yan Zhu, Ph.D)
源碼地址:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
14.Faiss:用于密集向量的高效相似性搜索庫和聚類的庫(GitHub 2629顆星,貢獻者Facebook Research)
源碼地址:https://github.com/facebookresearch/faiss
15.Fashion-minist:類似于MNIST的時尚產品數據集(GitHub 2780顆星,貢獻者是Zalando Tech的Han Xiao)
源碼鏈接:https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
16.ParlAI: 一個可用在各種公開可用的對話數據集上訓練和評估AI模型的框架(GitHub 2578顆星,貢獻者是Facebook 的Alexander Miller)
源碼鏈接:https://github.com/facebookresearch/ParlAI
17.Fairseq:Facebook AI Research的序列-序列工具包(GitHub 2571顆星)
源碼鏈接:https://github.com/facebookresearch/fairseq
18.Pyro:基于Python和PyTorch的深度通用概率編程(GitHub 2387顆星,貢獻者Uber Engineering)
源碼鏈接:https://github.com/uber/pyro
19.iGAN:基于GAN的交互式圖像生成(GitHub 2369顆星)
源碼地址:https://github.com/junyanz/iGAN
20.Deep-image-prior:用神經網絡恢復圖像(GitHub 2188顆星,貢獻者是Skoltech的Dmitry Ulyanov, Ph.D)
源碼地址:https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
21.人臉分類:基于 Keras CNN 模型與 OpenCV ,使用fer2013/imdb 數據集進行實時面部檢測和表情/性別分類(GitHub 1967顆星)
源碼地址:https://github.com/oarriaga/face_classification
22.Speech-to-Text-WaveNet:使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow進行端到端句級英語語音識別(GitHub 1961顆星,貢獻者是Kakao Brain的Namju Kim)
源碼地址:https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
23.StarGAN: 用于多域圖像-圖像轉化的統一生成對抗網絡(GitHub 1954顆星,貢獻者Korea University的Yunjey Choi)
源碼地址:https://github.com/yunjey/StarGAN
24.MI-agents:Unity機器學習代理(GitHub 1658顆星,貢獻者Unity3D的Arthur Juliani)
源碼地址:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
25.DeepVideoAnalytics:一個分布式可視化搜索和數據分析平臺(GitHub 1494顆星,貢獻者是Cornell University 的Akshay Bhat)
源碼地址:https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics
26.OpenNMT:Torch上的開源神經機器翻譯工具包(GitHub 1490顆星)
源碼地址:https://github.com/OpenNMT/OpenNMT
27.Pix2pixHD: 用條件GAN合成和處理2048×1024的圖像(GitHub 1283顆星,貢獻者是英偉達科學家 Ming-Yu Liu)
源碼地址:https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
28.Horovod:TensorFlow 布式 訓練框架(GitHub 1188 顆星,貢獻者來自Uber )
源碼地址:https://github.com/uber/horovod
29.AI-Blocks: 一個強大而直觀的所見即所得界面,可讓任何人創建機器學習模型(GitHub 899顆星)
源碼地址:https://github.com/MrNothing/AI-Blocks
30.Tensorflow實現的用于語音風格轉換的深度神經網絡(GitHub 845顆星,貢獻者是Kakao Brain AI團隊的Dabi Ahn)
源碼地址:https://github.com/andabi/deep-voice-conversion
原文鏈接:
https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7