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本文為大家帶來了30個廣受好評的機器學習開源項目。

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最近，Mybridge發布了一篇文章，對比了過去一年中機器學習領域大約8800個開源項目後，選出30個2017年度優秀的開源項目，包含機器學習開源庫、數據庫以及其他應用程序，這些項目差不多都是在2017年1-12月發布。Mybridge AI通過受歡迎度、參與度以及其他方面對開源項目進行評定。

對於機器學習者來說，閱讀開源代碼並基於代碼構建自己的項目，是一個非常有效的學習方法。看看以下這些Github上平均star為3558的開源項目，你錯了哪些？

在開始之前，先推薦閱讀

A. 神經網絡：深度學習 A-ZTM : 親手搭建人工神經網絡（推薦次數68,745 , 4.5/5 stars）

鏈接：http://bit.ly/2CH1WcQ

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B. 用Python進行深度學習的TensorFlow的完整指南（推薦次數17,834, 4.6/5 stars）

鏈接：http://bit.ly/2EatVy7

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接下來是Mybridge精選的Top 30的項目：

1. FastText：快速文本表示和文本分類庫（Github上有11786顆星，貢獻者Facebook Research

源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/MUSE

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1. Deep-photo-styletransfer：“Deep Photo Style Transfer” 這篇論文的源碼和數據。（GitHub 9747顆星，論文來自於康奈爾大學的Fujun Luan）

源碼鏈接：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer

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1. 用Python和命令行來實現的最簡單的面部識別API（GitHub 8672顆星，貢獻者Adam Geitgey）

源碼鏈接：https://github.com/ageitgey/face_recognition

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1. Magenta:利用機器智能生成音樂和美術藝術品（GitHub 8113顆星）

源碼鏈接：https://github.com/tensorflow/magenta

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1. Sonnet：基於TensorFlow的神經網絡庫（GitHub 573顆星，貢獻者是DeepMind的Malcolm Reynolds ）

源碼鏈接：https://github.com/deepmind/sonnet

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1. deeplearn.js： 一個用於Web的硬件加速機器學習庫（GitHub 5462顆星，貢獻者是Google Brain的Nikhil Thorat）

源碼鏈接：https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs

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1. 基於TensorFlow的快速風格遷移庫（GitHub 4843顆星，貢獻者是MIT的Logan Engstrom）

源碼鏈接：https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer

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1. Pysc2: 星際爭霸2學習環境（GitHub 3684顆星，貢獻者是DeepMind的Timo Ewalds）

源碼鏈接：https://github.com/deepmind/pysc2

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1. AirSim： Microsoft AI & Research開源的基於虛幻引擎的開源模擬器，用於自動駕駛（GitHub 3861顆星，貢獻者是Microsoft的Shital Shah）

源碼鏈接：https://github.com/Microsoft/AirSim

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1. acets: 機器學習數據集的可視化工具（GitHub 3371顆星，由Google Brain貢獻）

源碼鏈接：https://github.com/PAIR-code/facets

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1. Style2Paints：用AI技術為線稿快速上色的工具（GitHub 3310顆星）

源碼鏈接：https://github.com/lllyasviel/style2paints

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1. Tensor2Tensor：一個用於廣義序列-序列模型的庫 - Google Research（GitHub 3087顆星，貢獻者是Google Brain的Ryan Sepassi）

源碼鏈接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor

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1. 基於Pytorch實現的圖片-圖片轉換（GitHub 2847顆星，貢獻者Berkeley的Jun-Yan Zhu, Ph.D）

源碼地址：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

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1. Faiss：用於密集向量的高效相似性搜索庫和聚類的庫（GitHub 2629顆星，貢獻者Facebook Research）

源碼地址：https://github.com/facebookresearch/faiss

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1. Fashion-minist：類似於MNIST的時尚產品數據集（GitHub 2780顆星，貢獻者是Zalando Tech的Han Xiao）

源碼鏈接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

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1. ParlAI： 一個可用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（GitHub 2578顆星，貢獻者是Facebook 的Alexander Miller）

源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/ParlAI

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1. Fairseq：Facebook AI Research的序列-序列工具包（GitHub 2571顆星）

源碼鏈接：https://github.com/facebookresearch/fairseq

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1. Pyro：基於Python和PyTorch的深度通用概率編程（GitHub 2387顆星，貢獻者Uber Engineering）

源碼鏈接：https://github.com/uber/pyro

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1. iGAN：基於GAN的交互式圖像生成（GitHub 2369顆星）

源碼地址：https://github.com/junyanz/iGAN

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1. Deep-image-prior：用神經網絡恢復圖像（GitHub 2188顆星，貢獻者是Skoltech的Dmitry Ulyanov, Ph.D）

源碼地址：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior

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1. 人臉分類：基於 Keras CNN 模型與 OpenCV ，使用fer2013/imdb 數據集進行實時面部檢測和表情/性別分類（GitHub 1967顆星）

源碼地址：https://github.com/oarriaga/face_classification

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1. Speech-to-Text-WaveNet：使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow進行端到端句級英語語音識別（GitHub 1961顆星，貢獻者是Kakao Brain的Namju Kim）

源碼地址：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet

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1. StarGAN: 用於多域圖像-圖像轉化的統一生成對抗網絡（GitHub 1954顆星，貢獻者Korea University的Yunjey Choi）

源碼地址：https://github.com/yunjey/StarGAN

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1. MI-agents：Unity機器學習代理（GitHub 1658顆星，貢獻者Unity3D的Arthur Juliani）

源碼地址：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents

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1. DeepVideoAnalytics：一個分布式可視化搜索和數據分析平臺（GitHub 1494顆星，貢獻者是Cornell University 的Akshay Bhat）

源碼地址：https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics

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1. OpenNMT：Torch上的開源神經機器翻譯工具包（GitHub 1490顆星）

源碼地址：https://github.com/OpenNMT/OpenNMT

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1. Pix2pixHD: 用條件GAN合成和處理2048×1024的圖像（GitHub 1283顆星，貢獻者是英偉達科學家 Ming-Yu Liu）

源碼地址：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

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1. Horovod：TensorFlow 布式 訓練框架（GitHub 1188 顆星，貢獻者來自Uber ）

源碼地址：https://github.com/uber/horovod

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1. AI-Blocks： 一個強大而直觀的所見即所得界面，可讓任何人創建機器學習模型（GitHub 899顆星）

源碼地址：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks

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1. Tensorflow實現的用於語音風格轉換的深度神經網絡（GitHub 845顆星，貢獻者是Kakao Brain AI團隊的Dabi Ahn）

源碼地址：https://github.com/andabi/deep-voice-conversion

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原文鏈接：

https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac

機器學習開源項目精選TOP30