2017年是机器学习应用全面开花的一年,惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目,并挑选了其中较好的30个(Top 0.3%)列举于此。 这是一份极具竞争性的列表,它精挑细选了发表于2017年1月-12月份的机器学习库、数据集和应用类的优质项目。我们通过流行度、参与度和时近性来对其质量进行评级。有一项数据可以让你对表单质量有一个直观印象:这些项目的GitHub平均stars数是3558。 开源项目对于数据科学家而言是很有意义的。你可以通过阅读源代码,在前人的基础上构建更加强大的项目。你可以尽情尝试一下这些可能在去年与你失之交臂的机器学习项目。 No.1 - FastText:快速文本表示/分类库 GitHub stars数: 11786个 来源:Facebook研究 链接: https://github.com/facebookresearch/fastText 以及[Muse:基于FastText的多语言无监督/监督词嵌入(GitHub stars数:695个)https://github.com/facebookresearch/MUSE] No.2- Deep-photo-styletransfer:康奈尔大学 Fujun Luan 论文《Deep Photo Style Transfer》的代码与数据 GitHub stars数:9747个 链接: https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer No.3 - face recognition:世界上最简单的适用于Pyhthon的面部识别api以及命令行 GitHub stars数:8672个 来源:Adam Geitgey 链接: https://github.com/ageitgey/face_recognition No.4 - Magenta:机器智能音乐与艺术生成器 GitHub stars数:8113 链接: https://github.com/tensorflow/magenta No.5 - Sonnet:基于 TensorFlow 的神经网络库 GitHub stars数:5731个 来源:DeepMind 成员 Malcolm Reynolds链接: https://github.com/deepmind/sonnet No.6 - deeplearn.js:网页端硬件加速机器学习库GitHub stars数:5462个来源:Google Brain 团队 Nikhil Thorat 链接: https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs No.7 - Fast Style Transfer:TensorFlow 快速风格转换 GitHub stars数:4843个 来源:MIT的Logan Engstrom 链接: https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer No.8 - Pysc2:星际争霸II 学习环境 GitHub stars数:3683个 来源:DeepMind Timo Ewalds 等人链接: https://github.com/deepmind/pysc2 No.9 - AirSim:微软AI和研究院出品的基于虚幻引擎的开源自动驾驶模拟器 GitHub stars数:3681个来源:微软的Shital Shah 链接: https://github.com/Microsoft/AirSim No.10 - Facets:机器学习数据集可视化工具 GitHub stars数:3371个 来源:Google Brain 链接: https://github.com/PAIR-code/facets No.11 - Style2Paints:AI漫画线稿上色工具 GitHub stars数: 3310个 链接: https://github.com/lllyasviel/style2paints No.12 - Tensor2Tensor:用于广义序列-序列模型的工具库 GitHub stars数目: 3087个 来源:Google Brain 的Ryan Sepassi 链接: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor No.13- 基于 PyTorch 的图像对图像转换工具 (如horse2zebra, edges2cats,等) GitHub stars数:2847个 来源:UC Berkeley 朱俊彦博士 链接: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix No.14 - Faiss:用密集向量高效相似性检索与聚类的工具库 GitHub stars数:2629个 来源:Facebook 链接: https://github.com/facebookresearch/faiss No.15 Fashion-mnist:一个类似于 MNIST 的时尚产品数据集 GitHub stars数:2780个 来源:Zalando Tech 的 Han Xiao 链接: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist No.16 - ParlAI:适用于在各类公开的对话数据集上训练与评估AI模型的一个框架 GitHub stars数: 2578个 来源:Facebook Research的 Alexander Miller链接: https://github.com/facebookresearch/ParlAI No.17 Fairseq:序列到序列工具包 GitHub stars数: 2571个 来源:FAIR 链接: https://github.com/facebookresearch/fairseq No.18 Pyro:使用 Python 和 PyTorch 进行深度通用概率编程 GitHub stars数: 2387个 来源:Uber AI Labs 链接: https://github.com/uber/pyro No.19 iGAN:基于 GAN 的交互图像生成器 GitHub stars数: 2369个 链接: https://github.com/junyanz/iGAN No.20 Deep-image-prior:使用神经网络进行图像恢复,然而无需学习过程 GitHub stars数: 2188个 来源:Skoltech 的 Dmitry Ulyanov博士链接: https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior No.21 Face_classification:基于 Keras CNN 模型与 OpenCV 的实时面部检测和表情/性别分类,训练与 fer2013/imdb 数据集 GitHub stars数: 1967个 链接: https://github.com/oarriaga/face_classification No.22 Speech to Text WaveNet:使用 DeepMind 的 WaveNet 和 TensorFlow 构成的端到端句级英语语音识别 GitHub stars数: 1961个 来源: Kakao Brain 的 Namju Kim 链接: https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet No.23 StarGAN:用于多领域图像-图像转换的统一生成对抗网络 GitHub stars数: 1954个 来源:韩国大学的Yunjey Choi 链接: https://github.com/yunjey/StarGAN No.24 MI-agents:Unity 机器学习智能体 GitHub stars数: 1658个 来源:深度学习 Unity3D 的Arthur Juliani 链接: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents No.25 Deep Video Analytics:分布式可视化搜索和可视化数据分析平台 GitHub stars数: 1494个 来源:康奈尔大学的Akshay Bhat No.26 OpenNMT:Torch 上的开源神经机器翻译 GitHub stars数:1490个链接: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT No.27 Pix2PixHD:使用条件 GAN 合成和处理 2048×1024 分辨率的图像 GitHub stars数:1283个 来源:英伟达 AI 科学家 Ming-Yu Liu 链接: https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD No.28 Horovod:分布式 TensorFlow 训练框架 GitHub stars数:1188 个 来源:Uber 工程团队 链接: https://github.com/uber/horovod No.29 AI-Blocks:强大而直观的 WYSIWYG 界面,可让任何人创建机器学习模型 GitHub stars数:899 个 链接: https://github.com/MrNothing/AI-Blocks No.30 Voice Conversion with Non-Parallel Data:基于 TensorFlow 的深度神经网络语音转换(语音风格转换) GitHub stars数:845个 来源:Kakao Brain人工智能研究团队的Dabi Ahn 链接: https://github.com/andabi/deep-voice-conversion |