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推荐 | 最棒的30个机器学习实例

发布时间:2018-03-27 20:25:39 来源: 责任编辑:Q三

雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文为雷锋字幕组编译的推荐系列,原标题30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year (v.2018),作者为Mybridge。

翻译 | 安妍  整理 | 凡江

推荐 |  最棒的30个机器学习实例

在过去的一年里,我们比较了近8800个机器学习开源项目选出了其中最棒的30个 (几率只有0.3% )。

这是一个非常具有竞争力的名单,名单是从2017年一整年间发布的最佳的开源机器学习库,数据集和应用程序当中仔细挑选出来的。 Mybridge AI 通过考虑使用频率,参与度和新近度来评估总分。针对总评分给你一个意见, Github stars平均表现是 3558。

  • 年度 Python 实例 (平均 3707 ): 这里 

  • 在过去的一年中从顶级文献学习机器学习: 这里

开源项目对于数据科学家来说可能是很有用的。你可以通过阅读源代码以及在现有项目之上构建一些东西来学习。 给机器学习的项目留出足够的时间吧,你可能已经错过去年一年了。


<推荐学习>

A) 神经网络

深度学习A-Z™:动手的人工神经网络 [68745推荐, 4.5/5 ]

B) TensorFlow

用Python进行深度学习的TensorFlow完整指南[17834 推荐, 4.6/5 ]

No 1

FastText:快速文本呈现和分类库。 [在 Github 有 11786  ]。 由 Facebook Research 开源

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……… [ Muse: 基于快速文本的多语言无监督或监督词嵌入。在 Github 有 695  ]

No 2

深度图像风格转换:纸张的代码和数据“深度 图像 风格 转换” [在 Github 有 9747 ]。 致谢 Fujun Luan,Ph。D。 康奈尔大学。

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No 3

世界上最简单的面部识别API:Python 和命令行  [在 Github 有 8672 ]。 致谢 Adam Geitgey

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No 4

Magenta:智能的音乐与艺术创作 [在 Github 有 8113 ]。

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No 5

Sonnet: 基于TensorFlow的神经网络库 [在 Github 有 5731 ]。 致谢 Deepmind 的 Malcolm Reynolds

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No 6

deeplearn。js: 为web提供硬件加速的机器智能库 [在 Github 有 5462 ]。 致谢 Google Brain 的 Nikhil Thorat

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No 7

TensorFlow的快速风格迁移 [在 Github 有 4843 ]。 致谢MIT的 Logan Engstrom 

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No 8

Pysc2: 星际争霸 II 学习环境 [在 Github 有 3683 ] 致谢 DeepMind 的Timo Ewalds 

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No 9

AirSim: 基于Unreal Engine的开源模拟器,用于Microsoft AI & Research  [在 Github 有 3861 ⭐️]。 致谢 Microsoft 的 Shital Shah

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No 10

Facets: 机器学习数据集的可视化 [在 Github 有 3371 ]。 由Google Brain提供

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No 11

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

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No 12

Tensor2Tensor: Google Research的广义序列到序列模型库 [在 Github 有 3087 ]。 致谢Google Brain的 Ryan Sepassi 

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No 13

PyTorch中的图像到图像转换 (e。g。 horse2zebra, edges2cats, and more) [在 Github 有 2847 ⭐️]。 致谢 Berkeley 的 Jun-Yan Zhu博士

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No 14

Faiss: 用于密集向量的高效相似性搜索和聚类的库 [在 Github 有 2629 ]。 由 Facebook Research 提供

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No 15

Fashion-mnist: 类似MNIST的世上产品数据库 [在 Github 有 2780 ]。 致谢 Zalando Tech 的研究科学家 Han Xiao

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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 [在 Github 有 2578 ]。 致谢 Facebook Research 的 Alexander Miller

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No 17

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

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No 18

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

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No 19

iGAN: 由GAN支持的交互式图像生成 [在 Github 有 2369 ]。

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No 20

Deep-image-prior:使用无需学习的神经网络进行图像还原 [在 Github 有 2188 ]。 致谢  Skoltech 的Dmitry Ulyanov 博士

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No 21

Face_classification:使用具有keras CNN模型和openCV的fer2013/imdb数据集的实时人像监测和情感/性别分类  [在 Github 有 1697 ]。

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No 22

Speech-to-Text-WaveNet : 使用DeepMind的WaveNet和tensorflow进行端到端的句子级英语语音识别  [在 Github 有 1961 ]。 致谢  Kakao Brain 的 Namju Kim

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No 23

StarGAN: 用于多域图像到图像转换的统一生成对抗网络 [在 Github 有 1954 ]。 由韩国大学的 Yunjey Choi 提供

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No 24

Ml-agents: Unity 机器学习代理 [在 Github 有 1658 ]。 感谢Unity 3D深度学习团队的 Arthur Juliani

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No 25

DeepVideoAnalytics: 分布式可视化搜索和可视化数据分析平台 [在 Github 有 1494 ]。 感谢康奈尔大学的 Akshay Bhat博士

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No 26

OpenNMT:火炬中的开源神经机器翻译 [在 Github 有 1490 ]。

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No 27

Pix2pixHD: 使用条件GAN合成和处理2048*1024图像[在 Github 有 1283 ]。 感谢 Nvidia的AI Research 科学家 Ming-Yu Liu


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No 28

Horovod: TensorFlow的分布式训练框架[在 1188 有 845 ]。 由Uber Engineering提供

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No 29

AI-Blocks: 强大的直观的界面,允许任何人创建的机器学习模型 [在 Github 有 899 ]。

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No 30

采用Tensorflow的深度神经网络进行语音识别  [在 Github 有 845]。 感谢 Kakao Brain 的 AI 研究院的 Dabi Ahn

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


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