盘点：2017年GitHub上30个优秀的机器学习项目

来源：Medium

作者：Mybridge

智能观 编译

我们比较了过去一年近8,800个开源的机器学习项目，从中选择了30个表现优秀的，分享给读者。

这是一份非常精彩的名单，它仔细挑选了2017年1月至12月之间发布的最佳开源机器学习库、数据集和应用程序。

我们综合考虑项目的受欢迎程度，参与度和进展程度来评估项目质量。为了给读者更直观的感受，使用GitHub上的关注量（星星数量）来表示项目热度。注意，GitHub上项目的平均关注量是3558。

开源项目对于数据科学家来说可能是最实用的。你可以阅读源代码，在现有项目上构建一些东西。花点时间看看，过去一年你可能错过的这些优秀的机器学习项目吧。

No.1 FastText

用于快速文本表示和分类的库。

GitHub：11786颗星

来自：Facebook研究室

注：Muse是基于FastText的多语言无监督或有监督的字嵌入项目，在GitHub上获星695颗。

项目地址：

https://github.com/facebookresearch/fastText?utm_source

No.2深度照片风格转换

项目列出了“深度照片风格转移”论文的所有代码和数据。

GitHub：9747颗星

来自：康奈尔大学博士栾福军

项目地址：

https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer?utm_source

No.3 面部识别

这是世界上最简单的基于Python的面部识别API和命令行。

GitHub：8672颗星

来自：Adam Geitgey

项目地址：

https://github.com/ageitgey/face_recognition?utm_source

No.4 品红项目

“谷歌大脑”团队的一个项目，由机器智能生成音乐和艺术作品。

GitHub：8113颗星

项目地址：

https://github.com/tensorflow/magenta?utm_source

No.5 Sonnet

基于TensorFlow的神经网络库。

GitHub：5731颗星

来自：DeepMind公司的Malcolm Reynolds

项目地址：

https://github.com/deepmind/sonnet?utm_source

No.6 deeplearn.js

网络硬件加速的机器智能库。

GitHub：5462颗星

来自：谷歌大脑的Nikhil Thorat

项目地址：

https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs?utm_source

No.7用TensorFlow实现快速风格转换

GitHub：4843颗星

来自：MIT 的Logan Engstrom

项目地址：

https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer?utm_source

No.8 Pysc2

星际争霸II学习环境的Python组件。

GitHub：3683颗星

来自：DeepMind公司的Timo Ewalds

项目地址：

https://github.com/deepmind/pysc2?utm_source

No.9 AirSim

基于虚幻引擎的开源模拟器，用于微软AI＆Research自动驾驶汽车。

GitHub：3861颗星

来自：微软的Shital Shah

项目地址：

https://github.com/Microsoft/AirSim?utm_source

No.10 facet

机器学习数据集的可视化。

GitHub：3371颗星

来自：谷歌大脑

项目地址：

https://github.com/PAIR-code/facets?utm_source

No.11 Style2Paints

AI图像上色。

GitHub：3310颗星

项目地址：

https://github.com/lllyasviel/style2paints?utm_source

No.12 Tensor2Tensor

一个用于序列模型的广义序列库。

GitHub：3087颗星

来自：谷歌大脑的Ryan Sepassi

项目地址：

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor?utm_source

No.13 使用PyTorch转换图像

如马到斑马的转换，猫的自动边缘生成等。

GitHub：2847颗星

来自：伯克利大学博士朱俊彦

项目地址：

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix?utm_source

No.14 Faiss

用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。

GitHub：2629颗

来自：Facebook研究

项目地址：

https://github.com/facebookresearch/faiss?utm_source

No.15 Fashion-mnist

类似MNIST的时尚产品数据库。

GitHub：2780颗星

来自：Zalando Tech的研究科学家韩晓

项目地址：

https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist?utm_source

No.16 ParlAI

在各种公开可用的对话数据集上训练和评估AI模型的框架。

GitHub：2578颗星

来自：Facebook研究的Alexander Miller

项目地址：

https://github.com/facebookresearch/ParlAI?utm_source

No.17 Fairseq

Facebook AI研究的序列-序列工具包。

GitHub：2571颗星

项目地址：

https://github.com/facebookresearch/fairseq?utm_source

No.18 Pyro

使用Python和PyTorch的深度通用概率编程。

GitHub：2387颗星

来自：Uber AI实验室

项目地址：

https://github.com/uber/pyro?utm_source

No.19 iGAN

由GAN支持的交互式图像生成。

GitHub：2369颗星

项目地址：

https://github.com/junyanz/iGAN?utm_source

No.20深度图像先验

神经网络不需学习，复原图像。

GitHub：2188颗星

来自：Skoltech公司的Dmitry Ulyanov博士

项目地址：

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior?utm_source

No.21 Face_classification

利用 keras CNN 模型和 openCV 的 fer2013/imdb 数据集进行实时人脸检测和情感/性别分类。

GitHub：1967颗星

项目地址：

https://github.com/oarriaga/face_classification?utm_source

No.22语音到文本的WaveNet

使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow的端到端语句级别的英语语音识别。

GitHub：1961颗星

来自：Kakao Brain的Namju Kim

项目地址：

https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet?utm_source

No.23 StarGAN

多域图像到图像转换的统一生成对抗网络。

GitHub：1954颗星

来自：韩国大学的Yunjey Choi

项目地址：

https://github.com/yunjey/StarGAN?utm_source

No.24 Ml-agents

Unity的机器学习代理。

GitHub：1658颗星

来自：Unity3D深度学习的Arthur Juliani

项目地址：

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents?utm_source

No.25 Deep Video Analytics

一个分布式可视化搜索和可视化数据分析平台。

GitHub：1494颗星

来自：康奈尔大学的Akshay Bhat博士

项目地址：

https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics/?utm_source

No.26 OpenNMT

使用Torch的开源神经机器翻译。

GitHub：1490颗星

项目地址：

https://github.com/OpenNMT/OpenNMT?utm_source

No.27 Pix2pixHD

用条件生成式对抗网络合成和处理2048×1024的图像。

GitHub：1283颗星

来自：英伟达AI研究科学家刘明宇

项目地址：

https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD?utm_source

No.28 Horovod

TensorFlow的分布式训练框架。

GitHub：1188颗星

来自：Uber Engineering

项目地址：

https://github.com/uber/horovod?utm_source

No.29 AI-Blocks

强大而直观的WYSIWYG界面，允许任何人创建机器学习模型。

GitHub：899颗星

项目地址：

https://github.com/MrNothing/AI-Blocks?utm_source

No.30深度神经网络

用于语音转换(语音方式传输)。

GitHub：845颗星

来自：Kakao AI Brain的研究员Dabi Ahn

项目地址：

https://github.com/andabi/deep-voice-conversion?utm_source

https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7

—完—

亲爱的朋友：

如文中所说，开源项目对数据科学家、开发工程师等是最实用的，你可以阅读源代码，或者在项目基础上构建一些东西。

希望这30个最受欢迎的优秀项目，能对你有所帮助。

祝安！

智能观 一米

2018-1-12 于北京中关村

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