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2018年度最热门的机器学习开源项目

算法与数据结构 来源:cg 2018-12-19 10:01 次阅读

在过去的一年中,我们比较了8,800多个开源机器学习项目,从中挑选出前30名,这个极具竞争力的排行榜,精选了2018年1月到12月期间发布的最佳开源机器学习库、数据集和应用程序等。Mybridge AI根据它们的受欢迎程度,参与度和新鲜度来评估。这30个开源项目的Github平均Star数为:3,558

开源项目对数据科学家用处很大,你可以通过阅读代码来学习,并在现有项目之上构建一些东西。话不多说,一起来看看上榜的项目有哪些:

1FastText

https://github.com/facebookresearch/fastTextStar 16675

fasttext是facebook开源的一个词向量与文本分类工具,在2016年开源,典型应用场景是“带监督的文本分类问题”。

2Deep-photo-styletransfer

https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransferStar 9747

深度摄影风格转换,此代码基于Torch。它已经在Ubuntu 14.04 LTS上进行了测试。上图就是该算法的图片风格转换对比。

3face_recognition

https://github.com/ageitgey/face_recognitionStar 8672

Face Recognition 是一个基于 Python 的人脸识别库,它还提供了一个命令行工具,让你通过命令行对任意文件夹中的图像进行人脸识别操作。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。

4Magenta

https://github.com/tensorflow/magentaStar 11752

Project Magenta由Google Brain团队发布,其主要目标是利用机器学习创作艺术和谱写曲子。Project Magenta使用了 TensorFlow系统。

5Sonnet

https://github.com/deepmind/sonnetStar 5731

Sonnet 库使用面向对象的方法,允许创建定义一些前向传导计算的模块。模块用一些输入 Tensor 调用,添加操作到图里并返回输出 Tensor。其中一种设计选择是通过在随后调用相同的模块时自动重用变量来确保变量分享被透明化处理。

6deeplearn.js

https://github.com/PAIR-code/deeplearnjsStar 5462

DeepLearn.js 是 Google 推出的一个可用于机器智能并加速 WebGL 的开源 JavaScript 库,完全在浏览器中运行,不需要安装,不需要后端处理

7fast-style-transfer

https://github.com/lengstrom/fast-style-transferStar 4843

快速风格迁移的TensorFlow实现,任意风格图和内容图0.1秒出结果。

8Pysc2

https://github.com/deepmind/pysc2Star 3683

PySC2 是 DeepMind 开源的 “星际争霸II学习环境”(SC2LE)的 Python 组件,允许研究者较容易地使用暴雪的 feature-layer API 和自己的智能体。

9AirSim

https://github.com/Microsoft/AirSimStar 3681

AirSim 是微软开源的一个跨平台的建立在虚幻引擎( Unreal Engine)上的无人机以及其它自主移动设备的模拟器。 它支持硬件在循环与流行的飞行控制器的物理和视觉逼真模拟。

10Facets

https://github.com/PAIR-code/facetsStar 5054

Facets 是 Google 开源的一款可视化工具,帮助理解、分析和调试 ML 数据集。Facets 包含两个部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ,允许用户以不同的粒度查看其数据的整体图像。

11Style2Paints

https://github.com/lllyasviel/style2paintsStar 8150

STYLE2PAINTS 是新一代的线稿上色 AI ,可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。

12Tensor2Tensor

https://github.com/tensorflow/tensor2tensorStar 3087

Tensor2Tensor 是一个模块化和可扩展的库和二进制文件,用于在 TensorFlow 中训练深度学习模型,并专注于序列任务,由谷歌开发维护。

13pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pixStar 6197

基于PyTorch的图像到图像翻译的项目,比如马到斑马,老鹰到猫等。当前的软件适用于PyTorch 0.4+

14Faiss

https://github.com/facebookresearch/faissStar 5181

FAISS 是 Facebook AI 研究团队开源的针对聚类和相似性搜索库,用C++编写,它包含一种在任意大小的向量集合中搜索直到可能不适合在 RAM 中的新算法,还包含用于评估和参数调整的支持代码。

15Fashion-mnist

https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnistStar 4623

FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集,其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片,FashionMNIST 的大小、格式和训练集 / 测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。

16ParlAI

https://github.com/facebookresearch/ParlAIStar 3933

ParlAI是 Facebook 开源的,用于在 Python 中实现的对话 AI 研究框架。

17Fairseq

https://github.com/facebookresearch/fairseqStar 3254

Fairseq 使用一种全新的卷积神经网络(CNN)进行语言翻译,结果以 9 倍于以往循环神经网络(CNN)的速度实现了目前最高准确率。

18Pyro

https://github.com/uber/pyroStar 4772

Pyro 是 Uber AI 实验室开源的一款深度概率编程语言(PPL),基于 Python 与 PyTorch 之上,专注于变分推理,同时支持可组合推理算法。

19iGAN

https://github.com/junyanz/iGANStar 3121

iGAN,又名 interactive GAN ,自然图像流形上的可视化操作的生成。该系统基于类似 GAN and DCGAN 这些深度生成模型(Deep Generative Models)

20Deep-image-prior

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-priorStar 3666

它让一个深度卷积网络去学习复制被破坏的图像(如,加入噪点的图像),发现这个网络会自动先学会如何重建图像。

21Face_classification

https://github.com/oarriaga/face_classificationStar 3559

利用fer2013/imdb 数据库、Keras CNN 模型和OpenCV进行实时脸部识别和情绪/性别分类。

22Speech-to-Text-WaveNet

https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenetStar 2785

用WaveNet和TensorFlow进行端到端的英语演讲语句识别。

23StarGAN

https://github.com/yunjey/StarGANStar 3347

StarGAN,顾名思义,就是星形网络结构,在StarGAN中,生成网络G被实现成星形。

24Ml-agents

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsStar 4608

Unity机器学习代理(ML-Agents)是一款开源的Unity插件,让你可以在游戏环境和模拟环境中训练智能代理。

25DeepVideoAnalytics

https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics/Star 2337

Deep Video Analytics提供了一个从视频和图像索引和提取信息的平台。使用深度学习检测和识别算法来用检测到的对象索引各个帧/图像。

26OpenNMT

https://github.com/OpenNMT/OpenNMTStar 2039

OpenNMT 是一个由 Harvard NLP (哈佛大学自然语言处理研究组) 开源的 Torch 神经网络机器翻译系统。

27Pix2pixHD

https://github.com/NVIDIA/pix2pixHDStar 2696

pix2pixHD 是英伟达开源的用条件 GANs (生成式对抗网络)进行 2048x1024 分辨率的图像合成和处理的项目,它可以用于将语义标签贴图转换为逼真的图像,或者从人脸标签贴图合成肖像。

28Horovod

https://github.com/uber/horovodStar 4595

Horovod 是 Uber 开源的针对 TensorFlow 的分布式深度学习框架,能够轻松采用单个 GPU TensorFlow 程序,同时也能更快地在多个 GPU 上成功地对其进行训练。

29AI-Blocks

https://github.com/MrNothing/AI-BlocksStar 1518

一款强大的WYSIWYG界面,能让任何人创建机器学习模型。

30deep-voice-conversion

https://github.com/andabi/deep-voice-conversionStar 2007

该项目可在TensorFlow上用深度神经网络实现语音转换。

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原文标题:2018年度最牛逼的30个机器学习项目!

文章出处:【微信号:TheAlgorithm,微信公众号:算法与数据结构】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。

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