推薦 | 最棒的30個機器學習實例

　　2018-03-23 16:51Facebook

　　雷鋒網按：本文為雷鋒字幕組編譯的推薦系列，原標題30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year (v.2018)，作者為Mybridge。

　　翻譯 | 安妍 整理 | 凡江

　　

　　在過去的一年裡，我們比較了近8800個機器學習開源項目選出了其中最棒的30個 (幾率只有0.3% )。

　　這是一個非常具有競爭力的名單，名單是從2017年一整年間發布的最佳的開源機器學習庫，數據集和應用程序當中仔細挑選出來的。 Mybridge AI 通過考慮使用頻率，參與度和新近度來評估總分。針對總評分給你一個意見， Github stars平均表現是 3558。

　　年度 Python 實例 (平均 3707 )： 這裡

　　在過去的一年中從頂級文獻學習機器學習： 這裡

　　開源項目對於數據科學家來說可能是很有用的。你可以通過閱讀源代碼以及在現有項目之上構建一些東西來學習。 給機器學習的項目留出足夠的時間吧，你可能已經錯過去年一年了。

　　A) 神經網路

　　深度學習A-Z™：動手的人工神經網路 [68745推薦， 4.5/5 ]

　　B) TensorFlow

　　用Python進行深度學習的TensorFlow完整指南[17834 推薦， 4.6/5 ]

　　No 1

　　FastText：快速文本呈現和分類庫。 [在 Github 有 11786 ]。 由Facebook Research開源

　　

　　……… [ Muse： 基於快速文本的多語言無監督或監督詞嵌入。在 Github 有 695 ]

　　No 2

　　深度圖像風格轉換：紙張的代碼和數據「深度 圖像 風格 轉換」 [在 Github 有 9747 ]。 致謝 Fujun Luan，Ph。D。 康奈爾大學。

　　

　　No 3

　　世界上最簡單的面部識別API：Python 和命令行 [在 Github 有 8672 ]。 致謝 Adam Geitgey

　　

　　No 4

　　Magenta：智能的音樂與藝術創作 [在 Github 有 8113 ]。

　　

　　No 5

　　Sonnet： 基於TensorFlow的神經網路庫 [在 Github 有 5731 ]。 致謝 Deepmind 的 Malcolm Reynolds

　　

　　No 6

　　deeplearn。js： 為web提供硬體加速的機器智能庫 [在 Github 有 5462 ]。 致謝 Google Brain 的 Nikhil Thorat

　　

　　No 7

　　TensorFlow的快速風格遷移 [在 Github 有 4843 ]。 致謝MIT的 Logan Engstrom

　　

　　No 8

　　Pysc2： 星際爭霸 II 學習環境 [在 Github 有 3683 ] 致謝 DeepMind 的Timo Ewalds

　　

　　No 9

　　AirSim： 基於Unreal Engine的開源模擬器，用於Microsoft AI & Research [在 Github 有 3861 ⭐️]。 致謝 Microsoft 的Shital Shah

　　

　　No 10

　　Facets： 機器學習數據集的可視化 [在 Github 有 3371 ]。 由Google Brain提供

　　

　　No 11

　　Style2Paints： 圖像的AI彩色化 [在 Github 有 3310 ]。

　　

　　No 12

　　Tensor2Tensor： Google Research的廣義序列到序列模型庫 [在 Github 有 3087 ]。 致謝Google Brain的 Ryan Sepassi

　　

　　No 13

　　PyTorch中的圖像到圖像轉換 (e。g。 horse2zebra， edges2cats， and more) [在 Github 有 2847 ⭐️]。 致謝 Berkeley 的 Jun-Yan Zhu博士

　　

　　No 14

　　Faiss： 用於密集向量的高效相似性搜索和聚類的庫 [在 Github 有 2629 ]。 由 Facebook Research 提供

　　

　　No 15

　　Fashion-mnist： 類似MNIST的世上產品資料庫 [在 Github 有 2780 ]。 致謝 Zalando Tech 的研究科學家 Han Xiao

　　

　　No 16

　　ParlAI： 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 [在 Github 有 2578 ]。 致謝 Facebook Research 的 Alexander Miller

　　

　　No 17

　　Fairseq： Facebook AI 研究序列-序列工具包 [在 Github 有 2571 ]。

　　

　　No 18

　　Pyro： Python and PyTorch 的深度概率編程 [在 Github 有 2387 ]。 由 Uber AI Labs 提供

　　

　　No 19

　　iGAN： 由GAN支持的互動式圖像生成 [在 Github 有 2369 ]。

　　

　　No 20

　　

Deep-image-prior：使用無需學習的神經網路進行圖像還原 [在 Github 有 2188 ]。 致謝 Skoltech 的Dmitry Ulyanov 博士

　　

　　No 21

　　Face_classification：使用具有keras CNN模型和openCV的fer2013/imdb數據集的實時人像監測和情感/性別分類 [在 Github 有 1697 ]。

　　

　　No 22

　　Speech-to-Text-WaveNet ： 使用DeepMind的WaveNet和tensorflow進行端到端的句子級英語語音識別 [在 Github 有 1961 ]。 致謝 Kakao Brain 的 Namju Kim

　　

　　No 23

　　StarGAN： 用於多域圖像到圖像轉換的統一生成對抗網路 [在 Github 有 1954 ]。 由韓國大學的 Yunjey Choi提供

　　

　　No 24

　　Ml-agents： Unity 機器學習代理 [在 Github 有 1658 ]。 感謝Unity 3D深度學習團隊的 Arthur Juliani

　　

　　No 25

　　DeepVideoAnalytics： 分散式可視化搜索和可視化數據分析平台 [在 Github 有 1494 ]。 感謝康奈爾大學的 Akshay Bhat博士

　　

　　No 26

　　OpenNMT：火炬中的開源神經機器翻譯 [在 Github 有 1490 ]。

　　

　　No 27

　　Pix2pixHD： 使用條件GAN合成和處理2048*1024圖像[在 Github 有 1283 ]。 感謝 Nvidia的AI Research 科學家 Ming-Yu Liu

　　

　　No 28

　　Horovod： TensorFlow的分散式訓練框架[在 1188 有 845 ]。 由Uber Engineering提供

　　

　　No 29

　　AI-Blocks： 強大的直觀的界面，允許任何人創建的機器學習模型 [在 Github 有 899 ]。

　　

　　No 30

　　採用Tensorflow的深度神經網路進行語音識別 [在 Github 有 845]。 感謝 Kakao Brain 的 AI 研究院的 Dabi Ahn