推荐 | 机器学习开源项目 Top 10

一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章：机器学习领域开源项目Top 10，AI科技大本营做了简要编译。

▌Rank 1

Openpose：是一个实时的多人关键点检测库，用于身体，脸部和手部的行为估计。[Github 6199颗星]。

github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

▌Rank 2

TensorComprehensions：由Facebook Research提出的，一种用于表达机器学习工作负载领域的特定语言。 [937星 on Github]。

张量生成式(简称TC)是一个多功能的C++库，利用Halide、ISL、NVRTC和LLVM框架，它能够自动合成高性能的机器学习内核。此外，张量生成式还提供了底层接口，能够与Caffe2、PyTorch框架无缝衔接，实现很好的兼容性。更多关于该库的细节，我们将在论文中进行详细说明，论文已发表在arXiv上。

github链接：

https://github.com/facebookresearch/TensorComprehensions

▌Rank 3

Shap：由Scott Lundberg开源，该项目使用期望值和Shapley值，可以解释任何机器学习模型的输出。 [Github 821颗星]

github链接：https://github.com/slundberg/shap

▌Rank 4

NapkinML：由Erik Linder-Norén开源，该项目是浓缩版的NumPy库，能够实现机器学习中的各种模型。 [Github 320颗星]

github链接：https://github.com/eriklindernoren/NapkinML

▌Rank 5

GlobalLocalImageCompletion_TF：由Tony Shin开源，该项目是celebA数据集上全局和局部一致图像的Tensorflow实现。 [Github 51颗星]。

github链接：

https://github.com/shinseung428/GlobalLocalImageCompletion_TF

▌Rank 6

Obfuscated-gradients： 由Anish Athalye开源，该项目利用混淆梯度的一种安全性错觉，成功避开对抗样本的攻击。[Github 277颗星]

github链接：

https://github.com/anishathalye/obfuscated-gradients

▌Rank 7

Visual-interaction-networks-pytorch：由Mahmoud Gamal开源，这是deepmind Visual Interaction Networks一文的pytorch实现。[Github 112颗星]

github链接：https://github.com/MrGemy95/visual-interaction-networks-pytorch

▌Rank 8

Prototypical-Networks-for-Few-shot-Learning-PyTorch：由Orobix开源，这是少量样本学习的原型网络的一种简单替代方案(https://arxiv.org/abs/1703.05175)，由PyTorch实现。 [Github 115颗星]

▌Rank 9

由FOR.ai开源，该项目是CipherGAN的TensorFlow实现。[Github 55颗星]

github链接：https://github.com/for-ai/CipherGAN

▌Rank 10

PirateAI：由Hugo开源，PirateAI是一个人机交互的项目，通过模拟岛屿的环境来训练一个自主的代理（海盗）。 该项目的训练过程，是通过在游戏（找到宝藏）和模型训练课程（Keras + hyperopt）之间交替进行。 [Github 17颗星]

github链接：https://github.com/HugoCMU/pirateAI

原文：https://medium.mybridge.co/machine-learning-top-10-open-source-projects-v-mar-2018-9d2c1d2ed00c