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盤點 | 2018年最出色的30個機器學習項目

新聞 機器學習
本文來自Mybridge,介紹了過去一年中(2017年)最為驚艷的30個機器學習項目。

 編者按:本文來自Mybridge,介紹了過去一年中(2017年)最為驚艷的30個機器學習項目。文章原標題 30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year (v.2018),發布于Medium。

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

在過去的一年里,我們比較了近8800個開源的機器學習項目,并從中評選出了前30名(0.3%的機會入選)。

這是一個***競爭力的榜單,它仔細挑選了2017年1月到12月之間發布的***的開源機器學習庫、數據集和應用程序。Mybridge AI將項目的受歡迎程度、參與度和時效性等指標納入評估標準來判斷項目的質量。這些項目在Github上收藏量(獲得的星數)的平均值是3558,這個數字足以讓你對這些項目的質量有個大致了解。

開放源碼項目對數據科學家很有用。而你也可以通過閱讀源代碼這一方式來學習,并在這些現有項目的基礎上構建一些新的內容。給自己足夠的時間去嘗試一下這些去年你可能錯過的激動人心的機器學習項目吧。

第1名:FastText

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

用于快速文本顯示和分類的庫,Github收藏量11786星。項目隸屬于Facebook研究院。

第2名:Deep-photo-styletransfer

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

論文“深度照片風格轉換”的代碼和數據,Github收藏量9747星。項目隸屬于Fujun Luan,康奈爾大學博士。

第3名:face_recognition

[[242837]]

世界上最簡單的用于Python和命令行的面部識別API,Github收藏量8672星。項目隸屬于Adam Geitgey。

第4名:Magenta

利用機器智能進行音樂和藝術創作的項目,Github收藏量8113星。

第5名:Sonnet

基于Google TensorFlow 的神經網絡庫,Github收藏量5731星。項目隸屬于來自Deepmind的Malcolm Reynolds。

第6名:deeplearn.js

用于網絡的硬件加速機器智能庫,Github收藏量5462星。項目隸屬于來自Google Brain的Nikhil Thorat。

第7名:fast-style-transfer

基于TensorFlow的圖片與視頻風格轉換工具,Github收藏量4843星。項目隸屬于來自MIT的Logan Engstrom。

第8名:Pysc2

星際爭霸2學習環境,Github收藏量3683星。項目隸屬于來自Deepmind的Timo Ewalds。

第9名:AirSim

為微軟AI研究部門的自動駕駛汽車提供的基于Unreal Engine的開源模擬器,Github收藏量3861星。項目隸屬于來自微軟的Shital Shah。

第10名:Facets

機器學習數據集的可視化項目,Github收藏量3371星。項目隸屬于Google Brain。

第11名:Style2Paints

給圖片上色的AI工具,Github收藏量3310星。

第12名:Tensor2Tensor

谷歌研究院一個通用序列到序列模型的庫,Github收藏量3087星。項目隸屬于來自Google Brain的Ryan Sepassi。

第13名:pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

Pytorch中圖像風格或者內容轉換工具,如衛星地圖轉換為二維平面圖、油畫與照片風格轉換等;Github收藏量2847星。項目隸屬于來自伯克利大學的博士Jun-Yan Zhu。

第14名:Faiss

一個高效的相似搜索和密集向量聚類的庫,Github收藏量2629星。隸屬于Facebook研究院的項目。

第15名:Fashion-mnist

一個類似于mnist的時尚產品數據庫,Github收藏量2780星。項目隸屬于來自Zalando Tech的研究科學家Han Xiao。

第16名:ParlAI

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

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收藏量2578星。項目隸屬于來自Facebook研究院的Alexander Miller。

第17名:Fairseq

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

Facebook AI研究序列到序列模型的工具包,Github收藏量2571星。

第18名:Pyro

用Python和PyTorch進行深度通用概率編程,Github收藏量2387星。項目隸屬于Uber的AI實驗室。

第19名:iGAN

由GAN驅動的動態圖像生成,Github收藏量2369星。

第20名:Deep-image-prior

不借助機器學習而實現的神經網絡圖像恢復,Github收藏量2188星。項目隸屬于俄羅斯Skolkovo科學技術大學博士Dmitry Ulyanov。

第21名:Face_classification

 

使用fer2013/imdb數據集與keras CNN模型和openCV進行的實時人臉檢測和情感/性別分類,Github收藏量1967星。

第22名:Speech-to-Text-WaveNet

使用DeepMind的WaveNet和tensorflow技術進行精確到句子的端到端英語語音識別,Github收藏量1961星。項目隸屬于Kakao Brain的Namju Kim。

第23名:StarGAN

多網絡下圖像到圖像轉換的統一生成框架,Github收藏量1954星。項目隸屬于高麗大學的Yunjey Choi。

第24名:MI-angets

機器學習統一代理,Github收藏量1658星。項目隸屬于Unity3D深度學習部門的Arthur Juliani。

第25名:DeepVideoAnalytics

一個分布式可視化搜索和可視化數據分析平臺,Github收藏量1494星。項目隸屬于康奈爾大學的博士Akshay Bhat。

第26名:OpenNMT

Torch環境下的開源神經網絡機器翻譯工具,Github收藏量1490星。

第27名:Pix2pixHD

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

利用受限的GANs合成和操作2048x1024圖像的工具,Github收藏量1283星。項目隸屬于Nvidia的AI研究院科學家Ming-Yu Liu。

第28名:Horovod

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

針對TensorFlow的分布式訓練框架,Github收藏量1188星。項目隸屬于Uber Engineering。

第29名:AI-Blocks

一個強大且直觀的“所見即所得”人機界面,任何人都可以基于這一工具創建機器學習模型。Github收藏量899星。

第30名:deep-voice-conversion

盤點:2018 年最出色的 30 個機器學習項目

TensorFlow中用于語音轉換(語音風格轉換)的深層神經網絡,Github收藏量845星。項目隸屬于來自Kakao Brain AI研究院的Dabi Ahn。

責任編輯:張燕妮 來源: 36kr
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