機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者最受歡迎的30個(gè)開源項(xiàng)目

內(nèi)涵許多實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目，很適合機(jī)器學(xué)習(xí)剛?cè)腴T的小伙伴磨練來提升自己的技術(shù)水平。這些優(yōu)質(zhì)的開源項(xiàng)目都來自于GitHub上，排名十分靠前，反正很靠譜。”

機(jī)器學(xué)習(xí)如今已成為需求最大的職場(chǎng)技能之一，在美國(guó)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的平均薪水已達(dá) 134，472 美元。

專注于編程領(lǐng)域內(nèi)容評(píng)選的網(wǎng)站 MyBridge 今年年初對(duì) 8800 個(gè)開源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目進(jìn)行了綜合比較，從中選出了最好的 30 個(gè)（每個(gè)項(xiàng)目被選中的幾率僅 0.3%）。這些項(xiàng)目大多為 2017 年 1 月至 12 月發(fā)布的，MyBridge 根據(jù)火熱程度、娛樂性、總分享數(shù)、閱讀時(shí)長(zhǎng)等維度評(píng)估了這些項(xiàng)目的質(zhì)量，最終優(yōu)中選優(yōu)出了 30 個(gè)。

正好 MyBridge 最近發(fā)布了今年 3 月份的 Top 10 Python 開源項(xiàng)目，下面我們逐一看看篩選的這 30 個(gè)項(xiàng)目：

No.1.FastText：快速表示和分類文本。

［GitHub上11786個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

facebookresearch/fastText

No.2.Deep-photo-styletransfer（深度圖像風(fēng)格遷移）：如何將風(fēng)格遷移技術(shù)應(yīng)用于圖像，包含代碼和論文。

［GitHub上9747個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

luanfujun/deep-photo-styletransfer

No.3.Face Recognition：世界上用于Python的最簡(jiǎn)單的人類識(shí)別API。

［GitHub上8700個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

https://github.com/ageitgey/face_recognition？utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

No.4.Magenta：用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)生成音樂和藝術(shù)作品。

［GitHub上8113個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

tensorflow/magenta

No.5.Sonnet：基于TensorFlow的程序庫(kù)，可以用來搭建稍微復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

［GitHub上5371個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

deepmind/sonnet

No.6.deeplearn.js：可將機(jī)器學(xué)習(xí)搭建模塊用于網(wǎng)絡(luò)，從而讓你能在瀏覽器上訓(xùn)練模型，后在推理模式下運(yùn)行預(yù)訓(xùn)練模型。

［GitHub上6520個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

PAIR-code/deeplearnjs

No.7.基于TensorFlow的快速風(fēng)格遷移項(xiàng)目，可迅速實(shí)現(xiàn)圖像和視頻的風(fēng)格遷移。

［GitHub上5523個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

lengstrom/fast-style-transfer

No.8.Pysc2：DeepMind推出的《星際爭(zhēng)霸2》機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境的Python部分。

［GitHub上4210個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

deepmind/pysc2

No.9.AirSim：微軟出品的基于Unreal Engine的無人機(jī)和無人車模擬器，開源，跨平臺(tái)。

［GitHub上4450個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

Microsoft/AirSim

No.10.Facets：可視化機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集。

［GitHub上3371個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

PAIR-code/facets

No.11.Style2Paints：用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)為圖像上色。

［GitHub上3310個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

lllyasviel/style2paints

No.12.Tensor2Tensor：生成時(shí)序模型的程序庫(kù)。

［GitHub上3087個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

https://github.com/tensorflow/tensor2tensor？utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

No.13.基于PyTorch的圖像到圖像翻譯的項(xiàng)目，比如馬到斑馬，老鷹到貓等。

［GitHub上2847個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

No.14.Faiss：高效率相似度搜索和稠密向量聚類的項(xiàng)目。

［GitHub上3222個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

facebookresearch/faiss

No.15.學(xué)習(xí)如何用機(jī)器學(xué)習(xí)處理新的聲音數(shù)據(jù)。

［GitHub上377個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

googlecreativelab/aiexperiments-drum-machine

No.16.ParlAI：根據(jù)多種開放可用的聊天數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練和評(píng)估模型。

［GitHub上2948個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

facebookresearch/ParlAI

No.17.Thing Translator：拍下物體的照片就能以合適的語(yǔ)言顯示物體的名字。

［GitHub上1072個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

dmotz/thing-translator

No.18.Pyro：基于PyTorch的可伸縮的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程程序庫(kù)。

［GitHub上2963個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

uber/pyro

No.19.基于GAN的交互式圖像生成。

［GitHub上2400個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

junyanz/iGAN

No.20.Deep-image-prior：用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修復(fù)圖像。

［GitHub上2200個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

DmitryUlyanov/deep-image-prior

No.21.Face_classification：利用fer2013/imdb 數(shù)據(jù)庫(kù)、Keras CNN 模型和OpenCV進(jìn)行實(shí)時(shí)臉部識(shí)別和情緒/性別分類。

［GitHub上2375個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

oarriaga/face_classification

No.22.Speech-to-Text-WaveNet：用WaveNet和TensorFlow進(jìn)行端到端的英語(yǔ)演講語(yǔ)句識(shí)別。

［GitHub上1961個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

buriburisuri/speech-to-text-wavenet

No.23.StarGAN：利用GAN進(jìn)行多域圖像到圖像翻譯。

［GitHub上1954個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

yunjey/StarGAN

No.24.Ml-agents：Unity機(jī)器學(xué)習(xí)代理。

［GitHub上1658個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

Unity-Technologies/ml-agents

No.25.DeepVideoAnalytics：分布式視覺搜索和視覺數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。

［GitHub上1494個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics

No.26.OpenNMT：基于Torch的開源神經(jīng)機(jī)器翻譯。

［GitHub上1490個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

OpenNMT/OpenNMT

No.27.Pix2pixHD：利用條件GAN處理2048x1024 分辨率的圖像。

［GitHub上1283個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

NVIDIA/pix2pixHD

No.28.Horovod：TensorFlow的分布式訓(xùn)練框架。

［GitHub上1138個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

uber/horovod

No.29.AI-Blocks：一款強(qiáng)大的WYSIWYG界面，能讓任何人創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

［GitHub上1182個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

MrNothing/AI-Blocks

No.30.在TensorFlow上用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音轉(zhuǎn)換。

［GitHub上1193個(gè)star］

項(xiàng)目地址：

https://github.com/andabi/deep-voice-conversion？utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

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機(jī)器學(xué)習(xí)(130423) 機(jī)器學(xué)習(xí)(130423)
開源項(xiàng)目(7084) 開源項(xiàng)目(7084)

評(píng)論

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電子發(fā)燒友網(wǎng)核心提示：對(duì)于初學(xué)者而言，在學(xué)硬件描述語(yǔ)言（HDL）之前一定要注意以下幾點(diǎn)。算是電子發(fā)燒友網(wǎng)小編給HDL語(yǔ)言初學(xué)者的一點(diǎn)小小提示吧，希望對(duì)初學(xué)者起到一些指引作

2012-10-15 11:14:16

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cad初學(xué)者應(yīng)該注意的問題

很多學(xué)習(xí)CAD的新手都不免在學(xué)習(xí)過程中犯下各種各樣的錯(cuò)誤，下面是小編整理出一些cad初學(xué)都應(yīng)注意的問題，這此問題都是CAD初學(xué)者經(jīng)常會(huì)遇到的問題，希望下面的文章對(duì)CAD初學(xué)者能有

2012-10-18 09:43:04

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編程及C C++初學(xué)者+FAQ

編程及C C++初學(xué)者+FAQ

2013-09-06 14:55:25

一個(gè)牛人給java初學(xué)者的建議

一個(gè)牛人給java初學(xué)者的建議。

2015-11-06 11:22:28

電子初學(xué)者電路圖如何看

電子初學(xué)者的指南，介紹了好些東西，都是最基礎(chǔ)的。適合于初學(xué)者

2015-11-23 12:05:03

從51初學(xué)者到電子工程師

51初學(xué)者的學(xué)習(xí)指導(dǎo)，對(duì)51初學(xué)者是個(gè)很好的入門教程，

2016-02-23 15:53:57

verilog初學(xué)者學(xué)習(xí)ppt

適合verilog初學(xué)者的教程，可以好好參考學(xué)習(xí)。

2016-03-25 14:01:33

Stm32初學(xué)者全攻略

Stm32初學(xué)者全攻略------值得一看

2016-06-15 17:36:42

與初學(xué)者談電子制作

與初學(xué)者談電子制作，感興趣的小伙伴們可以看一看。

2016-08-23 15:23:05

verilog_經(jīng)驗(yàn)(適合初學(xué)者)

verilog_經(jīng)驗(yàn)(適合初學(xué)者)，感興趣的小伙伴們可以瞧一瞧。

2016-11-10 17:12:34

protel99初學(xué)者教程

2016-12-11 22:52:20

電子學(xué)習(xí)資料[適初學(xué)者]

適合初學(xué)者的學(xué)習(xí)資料

2017-02-08 17:25:22

初學(xué)者如何看電路圖

初學(xué)者如何看電路圖，拆解電路分步講解！

2017-04-19 10:37:34

九張機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)代碼速查表分享_初學(xué)者必備

本文作者在 Github 上建立了一個(gè)代碼速查表，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者來說是不可多得的一個(gè)資源。對(duì)于初學(xué)者來講，入門機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)非常困難；同時(shí)深度學(xué)習(xí)庫(kù)也難以理解。

2018-06-30 00:52:00

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初學(xué)者的avr基礎(chǔ)教程

初學(xué)者的avr基礎(chǔ)教程

2017-09-21 08:45:51

初學(xué)者密碼學(xué)簡(jiǎn)單入門

初學(xué)者密碼學(xué)簡(jiǎn)單入門

2017-09-21 09:16:33

初學(xué)者邊用邊學(xué)C語(yǔ)言

初學(xué)者邊用邊學(xué)C語(yǔ)言

2017-09-22 10:14:24

PSOC1初學(xué)者5個(gè)實(shí)驗(yàn)，針對(duì)初學(xué)者的實(shí)驗(yàn)

PSOC1初學(xué)者5個(gè)實(shí)驗(yàn)，針對(duì)初學(xué)者的實(shí)驗(yàn)

2017-10-16 09:33:50

RDS的詳細(xì)介紹，對(duì)初學(xué)者有用

RDS的詳細(xì)介紹，對(duì)初學(xué)者有用

2017-10-24 11:29:19

linux初學(xué)者入門

2017-10-27 14:34:22

機(jī)器學(xué)習(xí)的初學(xué)者必看指南

文章簡(jiǎn)潔地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法和一些偽代碼，對(duì)于初學(xué)者有很大幫助，是一篇不錯(cuò)的總結(jié)文章，后期可以通過文中提到的算法展開去做一些實(shí)際問題。引言 Google的自駕車和機(jī)器人得到了很多新聞，但公司的真正未來是機(jī)器學(xué)習(xí)，這種技術(shù)使計(jì)算機(jī)變得更智能，更個(gè)性化。

2017-11-15 14:26:02

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單片機(jī)初學(xué)者必備的裝備清單

單片機(jī)初學(xué)者必備的裝備清單：學(xué)習(xí)套裝：電腦；開發(fā)板；下載線（開發(fā)板一般會(huì)配有）；紙和筆。

2018-07-15 11:24:00

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Xilinx開發(fā)板初學(xué)者問題總結(jié)

Xilinx開發(fā)板初學(xué)者問題總結(jié)

2017-12-28 17:34:35

最受歡迎的七種商用開源編程語(yǔ)言的全面報(bào)告

現(xiàn)在這是迄今為止關(guān)于商業(yè)項(xiàng)目中最受歡迎的開源編程語(yǔ)言的全面報(bào)告。 Elixir Elixir 是一個(gè)相當(dāng)年輕的語(yǔ)言，自然幾乎所有的項(xiàng)目都是基于最新版本的。

2018-01-15 09:39:24

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R語(yǔ)言初學(xué)者指南 pdf下載

R初學(xué)者指南

2018-02-26 09:35:05

適合樹莓派初學(xué)者的10個(gè)項(xiàng)目

下面小編就為初學(xué)者篩選了10個(gè)適合的樹莓派開發(fā)項(xiàng)目，這10個(gè)項(xiàng)目能夠很好地幫助初學(xué)者對(duì)樹莓派的硬件和軟件有更清晰的認(rèn)識(shí)和理解。話不多說，開始行動(dòng)吧！

2018-05-10 10:28:00

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GPIO、中斷和事件：為ARM初學(xué)者導(dǎo)航（6）

第六講：GPIO、中斷和事件－－《為ARM初學(xué)者導(dǎo)航》

2018-07-02 00:22:09

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DMA和RTC：為ARM初學(xué)者導(dǎo)航（7）

第七講：DMA和RTC－－《為ARM初學(xué)者導(dǎo)航》

2018-07-02 01:30:11

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解答ARM嵌入式初學(xué)者常見疑問

ARM7比起ARM9，更適合初學(xué)者學(xué)習(xí)。和ARM7相比，應(yīng)該說ARM9在性能方面有很大提高，但ARM9更適合作為產(chǎn)品開發(fā)平臺(tái)，并不適合初學(xué)者用于學(xué)習(xí)。

2019-01-21 16:48:18

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deepin被評(píng)2019年度最受歡迎中國(guó)開源軟件

2019年，開源進(jìn)入第21個(gè)年頭。由開源中國(guó)主辦，向日葵協(xié)辦的 “2019 年度最受歡迎中國(guó)開源軟件評(píng)選”活動(dòng)于 11月15日正式啟動(dòng)。

2019-12-31 09:28:39

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最適合初學(xué)者的機(jī)器人有哪些

學(xué)習(xí)知識(shí)的最好方式是在現(xiàn)實(shí)生活中實(shí)現(xiàn)。機(jī)器人也一樣，如果你用自己的雙手創(chuàng)造他們，你就能學(xué)好它。初學(xué)者和有經(jīng)驗(yàn)的機(jī)器人創(chuàng)客會(huì)在編譯和運(yùn)行這些機(jī)器人時(shí)發(fā)現(xiàn)巨大的樂趣。這就是學(xué)習(xí)機(jī)器人的最佳方法。

2020-02-05 12:52:58

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