推薦 | 最棒的30個機器學習例項
在過去的一年裡，我們比較了近8800個機器學習開源專案選出了其中最棒的30個 (機率只有0.3% )。
這是一個非常具有競爭力的名單，名單是從2017年一整年間釋出的最佳的開源機器學習庫，資料集和應用程式當中仔細挑選出來的。 Mybridge AI 通過考慮使用頻率，參與度和新近度來評估總分。針對總評分給你一個意見， Github stars平均表現是 3558。
年度 Python 例項 (平均 3707 )： 這裡
在過去的一年中從頂級文獻學習機器學習： 這裡
開源專案對於資料科學家來說可能是很有用的。你可以通過閱讀原始碼以及在現有專案之上構建一些東西來學習。 給機器學習的專案留出足夠的時間吧，你可能已經錯過去年一年了。
<推薦學習>
A) 神經網路
深度學習A-Z™：動手的人工神經網路 [68745推薦， 4.5/5 ]
B) TensorFlow
用Python進行深度學習的TensorFlow完整指南 [17834 推薦， 4.6/5 ]
No 1
FastText：快速文字呈現和分類庫。 [在 Github 有 11786 ]。 由 Facebook Research 開源
……… [ Muse： 基於快速文字的多語言無監督或監督詞嵌入。在 Github 有 695 ]
No 2
深度影象風格轉換：紙張的程式碼和資料“深度 影象 風格 轉換” [在 Github 有 9747 ]。 致謝 Fujun Luan，Ph。D。 康奈爾大學。
No 3
世界上最簡單的面部識別API：Python 和命令列 [在 Github 有 8672 ]。 致謝 Adam Geitgey
No 4
Magenta：智慧的音樂與藝術創作 [在 Github 有 8113 ]。
No 5
Sonnet： 基於TensorFlow的神經網路庫 [在 Github 有 5731 ]。 致謝 Deepmind 的 Malcolm Reynolds
No 6
deeplearn。js： 為web提供硬體加速的機器智慧庫 [在 Github 有 5462 ]。 致謝 Google Brain 的 Nikhil Thorat
No 7
TensorFlow的快速風格遷移 [在 Github 有 4843 ]。 致謝MIT的 Logan Engstrom
No 8
Pysc2： 星際爭霸 II 學習環境 [在 Github 有 3683 ] 致謝 DeepMind 的Timo Ewalds
No 9
AirSim： 基於Unreal Engine的開源模擬器，用於Microsoft AI & Research [在 Github 有 3861 :star:️]。 致謝 Microsoft 的 Shital Shah
No 10
Facets： 機器學習資料集的視覺化 [在 Github 有 3371 ]。 由Google Brain提供
No 11
Style2Paints： 影象的AI彩色化 [在 Github 有 3310 ]。
No 12
Tensor2Tensor： Google Research的廣義序列到序列模型庫 [在 Github 有 3087 ]。 致謝Google Brain的 Ryan Sepassi
No 13
PyTorch中的影象到影象轉換 (e。g。 horse2zebra， edges2cats， and more) [在 Github 有 2847 :star:️]。 致謝 Berkeley 的 Jun-Yan Zhu博士
No 14
Faiss： 用於密集向量的高效相似性搜尋和聚類的庫 [在 Github 有 2629 ]。 由 Facebook Research 提供
No 15
Fashion-mnist： 類似MNIST的世上產品資料庫 [在 Github 有 2780 ]。 致謝 Zalando Tech 的研究科學家 Han Xiao
No 16
ParlAI： 在各種公開可用的對話資料集上訓練和評估AI模型的框架 [在 Github 有 2578 ]。 致謝 Facebook Research 的 Alexander Miller
No 17
Fairseq： Facebook AI 研究序列-序列工具包 [在 Github 有 2571 ]。
No 18
Pyro： Python and PyTorch 的深度概率程式設計 [在 Github 有 2387 ]。 由 Uber AI Labs 提供
No 19
iGAN： 由GAN支援的互動式影象生成 [在 Github 有 2369 ]。
No 20
Deep-image-prior：使用無需學習的神經網路進行影象還原 [在 Github 有 2188 ]。 致謝 Skoltech 的Dmitry Ulyanov 博士
No 21
Face_classification：使用具有keras CNN模型和openCV的fer2013/imdb資料集的實時人像監測和情感/性別分類 [在 Github 有 1697 ]。
No 22
Speech-to-Text-WaveNet ： 使用DeepMind的WaveNet和tensorflow進行端到端的句子級英語語音識別 [在 Github 有 1961 ]。 致謝 Kakao Brain 的 Namju Kim
No 23
StarGAN： 用於多域影象到影象轉換的統一生成對抗網路 [在 Github 有 1954 ]。 由韓國大學的 Yunjey Choi 提供
No 24
Ml-agents： Unity 機器學習代理 [在 Github 有 1658 ]。 感謝Unity 3D深度學習團隊的 Arthur Juliani
No 25
DeepVideoAnalytics： 分散式視覺化搜尋和視覺化資料分析平臺 [在 Github 有 1494 ]。 感謝康奈爾大學的 Akshay Bhat 博士
No 26
OpenNMT：火炬中的開源神經機器翻譯 [在 Github 有 1490 ]。
No 27
Pix2pixHD： 使用條件GAN合成和處理2048*1024影象[在 Github 有 1283 ]。 感謝 Nvidia的AI Research 科學家 Ming-Yu Liu
No 28
Horovod： TensorFlow的分散式訓練框架[在 1188 有 845 ]。 由Uber Engineering提供
No 29
AI-Blocks： 強大的直觀的介面，允許任何人建立的機器學習模型 [在 Github 有 899 ]。
No 30
採用Tensorflow的深度神經網路進行語音識別 [在 Github 有 845]。 感謝 Kakao Brain 的 AI 研究院的 Dabi Ahn
部落格原址 https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7 來源：雷鋒網
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