Github 「stars」 平均 3558，最棒的 30 個機器學習實例

本文為雷鋒字幕組編譯的推薦系列，原標題 30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year (v.2018)，作者為 Mybridge。

翻譯 | 安妍 整理 | 凡江

在過去的一年裡，我們比較了近 8800 個機器學習開源項目選出了其中最棒的 30 個 (幾率只有 0.3%)。

這是一個非常具有競爭力的名單，名單是從 2017 年一整年間發布的最佳的開源機器學習庫，數據集和應用程序當中仔細挑選出來的。 Mybridge AI（https://www.mybridge.co/） 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 實例 (平均 3707)：https://goo.gl/M2bLVE

在過去的一年中從頂級文獻學習機器學習：https://goo.gl/GLdu6r

開源項目對於數據科學家來說可能是很有用的。你可以通過閱讀源代碼以及在現有項目之上構建一些東西來學習。 給機器學習的項目留出足夠的時間吧，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]

http://bit.ly/2CH1WcQ

B) TensorFlow

用 Python 進行深度學習的 TensorFlow 完整指南 [17834 推薦， 4.6/5]

http://bit.ly/2EatVy7

No.1

FastText：快速文本呈現和分類庫。 [在 Github 有 11786]。 由 Facebook Research（http://suo.im/3tg3ie） 開源

……… [Muse： 基於快速文本的多語言無監督或監督詞嵌入。在 Github 有 695]

No.2

深度圖像風格轉換：紙張的代碼和數據 「深度 圖像 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 和命令行 [在 Github 有 8672]。 致謝 Adam Geitgey（http://suo.im/3I1tIp）

No.4

Magenta：智能的音樂與藝術創作 [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（http://suo.im/3Lx0bl）

No.6

deeplearn。js： 為 web 提供硬體加速的機器智能庫 [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（http://suo.im/2dfLuh）

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 ]。 致謝 Microsoft 的 Shital Shah（http://suo.im/1NB1eO）

No.10

Facets： 機器學習數據集的可視化 [在 Github 有 3371]。 由 Google Brain 提供

No.11

Style2Paints： 圖像的 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 （http://suo.im/3qlpIR）

No.13

PyTorch 中的圖像到圖像轉換 (e。g。 horse2zebra， edges2cats， and more) [在 Github 有 2847 ]。 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索和聚類的庫 [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（http://suo.im/1jaz9e） 的研究科學家 Han Xiao

No.16

ParlAI： 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 [在 Github 有 2578]。 致謝 Facebook Research（http://suo.im/3tg3ie） 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 的深度概率編程 [在 Github 有 2387]。 由 Uber AI Labs 提供

No.19

iGAN： 由 GAN 支持的互動式圖像生成 [在 Github 有 2369]。

No.20

Deep-image-prior：使用無需學習的神經網路進行圖像還原 [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 數據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： 用於多域圖像到圖像轉換的統一生成對抗網路 [在 Github 有 1954]。 由韓國大學的 Yunjey Choi（http://suo.im/1P2U2L） 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（http://suo.im/13lpB9）

No.25

DeepVideoAnalytics： 分散式可視化搜索和可視化數據分析平台 [在 Github 有 1494]。 感謝康奈爾大學的 Akshay Bhat（http://suo.im/3dG3sa） 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 圖像 [在 Github 有 1283]。 感謝 Nvidia 的 AI Research 科學家 Ming-Yu Liu（http://suo.im/2byDaf）

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： 強大的直觀的界面，允許任何人創建的機器學習模型 [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（http://suo.im/yz9b2）

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

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