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2018年度最熱門的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目

算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? 來(lái)源:cg ? 2018-12-19 10:01 ? 次閱讀
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在過(guò)去的一年中,我們比較了8,800多個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,從中挑選出前30名,這個(gè)極具競(jìng)爭(zhēng)力的排行榜,精選了2018年1月到12月期間發(fā)布的最佳開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、數(shù)據(jù)集和應(yīng)用程序等。Mybridge AI根據(jù)它們的受歡迎程度,參與度和新鮮度來(lái)評(píng)估。這30個(gè)開源項(xiàng)目的Github平均Star數(shù)為:3,558

開源項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家用處很大,你可以通過(guò)閱讀代碼來(lái)學(xué)習(xí),并在現(xiàn)有項(xiàng)目之上構(gòu)建一些東西。話不多說(shuō),一起來(lái)看看上榜的項(xiàng)目有哪些:

1FastText

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

fasttext是facebook開源的一個(gè)詞向量與文本分類工具,在2016年開源,典型應(yīng)用場(chǎng)景是“帶監(jiān)督的文本分類問(wèn)題”。

2Deep-photo-styletransfer

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

深度攝影風(fēng)格轉(zhuǎn)換,此代碼基于Torch。它已經(jīng)在Ubuntu 14.04 LTS上進(jìn)行了測(cè)試。上圖就是該算法的圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換對(duì)比。

3face_recognition

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

Face Recognition 是一個(gè)基于 Python 的人臉識(shí)別庫(kù),它還提供了一個(gè)命令行工具,讓你通過(guò)命令行對(duì)任意文件夾中的圖像進(jìn)行人臉識(shí)別操作。該庫(kù)使用 dlib 頂尖的深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別技術(shù)構(gòu)建,在戶外臉部檢測(cè)數(shù)據(jù)庫(kù)基準(zhǔn)(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的準(zhǔn)確率高達(dá) 99.38%。

4Magenta

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

Project Magenta由Google Brain團(tuán)隊(duì)發(fā)布,其主要目標(biāo)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)作藝術(shù)和譜寫曲子。Project Magenta使用了 TensorFlow系統(tǒng)。

5Sonnet

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

Sonnet 庫(kù)使用面向?qū)ο蟮姆椒?,允許創(chuàng)建定義一些前向傳導(dǎo)計(jì)算的模塊。模塊用一些輸入 Tensor 調(diào)用,添加操作到圖里并返回輸出 Tensor。其中一種設(shè)計(jì)選擇是通過(guò)在隨后調(diào)用相同的模塊時(shí)自動(dòng)重用變量來(lái)確保變量分享被透明化處理。

6deeplearn.js

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

DeepLearn.js 是 Google 推出的一個(gè)可用于機(jī)器智能并加速 WebGL 的開源 JavaScript 庫(kù),完全在瀏覽器中運(yùn)行,不需要安裝,不需要后端處理

7fast-style-transfer

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

快速風(fēng)格遷移的TensorFlow實(shí)現(xiàn),任意風(fēng)格圖和內(nèi)容圖0.1秒出結(jié)果。

8Pysc2

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

PySC2 是 DeepMind 開源的 “星際爭(zhēng)霸II學(xué)習(xí)環(huán)境”(SC2LE)的 Python 組件,允許研究者較容易地使用暴雪的 feature-layer API 和自己的智能體。

9AirSim

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

AirSim 是微軟開源的一個(gè)跨平臺(tái)的建立在虛幻引擎( Unreal Engine)上的無(wú)人機(jī)以及其它自主移動(dòng)設(shè)備的模擬器。 它支持硬件在循環(huán)與流行的飛行控制器的物理和視覺(jué)逼真模擬。

10Facets

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

Facets 是 Google 開源的一款可視化工具,幫助理解、分析和調(diào)試 ML 數(shù)據(jù)集。Facets 包含兩個(gè)部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ,允許用戶以不同的粒度查看其數(shù)據(jù)的整體圖像。

11Style2Paints

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

STYLE2PAINTS 是新一代的線稿上色 AI ,可根據(jù)用戶上傳的自定義色彩給線稿進(jìn)行上色。

12Tensor2Tensor

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

Tensor2Tensor 是一個(gè)模塊化和可擴(kuò)展的庫(kù)和二進(jìn)制文件,用于在 TensorFlow 中訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,并專注于序列任務(wù),由谷歌開發(fā)維護(hù)。

13pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

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

基于PyTorch的圖像到圖像翻譯的項(xiàng)目,比如馬到斑馬,老鷹到貓等。當(dāng)前的軟件適用于PyTorch 0.4+

14Faiss

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

FAISS 是 Facebook AI 研究團(tuán)隊(duì)開源的針對(duì)聚類和相似性搜索庫(kù),用C++編寫,它包含一種在任意大小的向量集合中搜索直到可能不適合在 RAM 中的新算法,還包含用于評(píng)估和參數(shù)調(diào)整的支持代碼。

15Fashion-mnist

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

FashionMNIST 是一個(gè)替代 MNIST 手寫數(shù)字集的圖像數(shù)據(jù)集,其涵蓋了來(lái)自 10 種類別的共 7 萬(wàn)個(gè)不同商品的正面圖片,F(xiàn)ashionMNIST 的大小、格式和訓(xùn)練集 / 測(cè)試集劃分與原始的 MNIST 完全一致。

16ParlAI

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

ParlAI是 Facebook 開源的,用于在 Python 中實(shí)現(xiàn)的對(duì)話 AI 研究框架。

17Fairseq

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

Fairseq 使用一種全新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)進(jìn)行語(yǔ)言翻譯,結(jié)果以 9 倍于以往循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的速度實(shí)現(xiàn)了目前最高準(zhǔn)確率。

18Pyro

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

Pyro 是 Uber AI 實(shí)驗(yàn)室開源的一款深度概率編程語(yǔ)言(PPL),基于 Python 與 PyTorch 之上,專注于變分推理,同時(shí)支持可組合推理算法。

19iGAN

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

iGAN,又名 interactive GAN ,自然圖像流形上的可視化操作的生成。該系統(tǒng)基于類似 GAN and DCGAN 這些深度生成模型(Deep Generative Models)

20Deep-image-prior

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

它讓一個(gè)深度卷積網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)復(fù)制被破壞的圖像(如,加入噪點(diǎn)的圖像),發(fā)現(xiàn)這個(gè)網(wǎng)絡(luò)會(huì)自動(dòng)先學(xué)會(huì)如何重建圖像。

21Face_classification

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

利用fer2013/imdb 數(shù)據(jù)庫(kù)、Keras CNN 模型和OpenCV進(jìn)行實(shí)時(shí)臉部識(shí)別和情緒/性別分類。

22Speech-to-Text-WaveNet

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

用WaveNet和TensorFlow進(jìn)行端到端的英語(yǔ)演講語(yǔ)句識(shí)別。

23StarGAN

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

StarGAN,顧名思義,就是星形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),在StarGAN中,生成網(wǎng)絡(luò)G被實(shí)現(xiàn)成星形。

24Ml-agents

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

Unity機(jī)器學(xué)習(xí)代理(ML-Agents)是一款開源的Unity插件,讓你可以在游戲環(huán)境和模擬環(huán)境中訓(xùn)練智能代理。

25DeepVideoAnalytics

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

Deep Video Analytics提供了一個(gè)從視頻和圖像索引和提取信息的平臺(tái)。使用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)和識(shí)別算法來(lái)用檢測(cè)到的對(duì)象索引各個(gè)幀/圖像。

26OpenNMT

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

OpenNMT 是一個(gè)由 Harvard NLP (哈佛大學(xué)自然語(yǔ)言處理研究組) 開源的 Torch 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯系統(tǒng)。

27Pix2pixHD

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

pix2pixHD 是英偉達(dá)開源的用條件 GANs (生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò))進(jìn)行 2048x1024 分辨率的圖像合成和處理的項(xiàng)目,它可以用于將語(yǔ)義標(biāo)簽貼圖轉(zhuǎn)換為逼真的圖像,或者從人臉標(biāo)簽貼圖合成肖像。

28Horovod

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

Horovod 是 Uber 開源的針對(duì) TensorFlow 的分布式深度學(xué)習(xí)框架,能夠輕松采用單個(gè) GPU TensorFlow 程序,同時(shí)也能更快地在多個(gè) GPU 上成功地對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練。

29AI-Blocks

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

一款強(qiáng)大的WYSIWYG界面,能讓任何人創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

30deep-voice-conversion

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

該項(xiàng)目可在TensorFlow上用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換。

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原文標(biāo)題:2018年度最牛逼的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目!

文章出處:【微信號(hào):TheAlgorithm,微信公眾號(hào):算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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