盘点：2017年GitHub上30个优秀的机器学习项目
我们比较了过去一年近8,800个开源的机器学习项目，从中选择了30个表现优秀的，分享给读者。
这是一份非常精彩的名单，它仔细挑选了2017年1月至12月之间发布的最佳开源机器学习库、数据集和应用程序。
我们综合考虑项目的受欢迎程度，参与度和进展程度来评估项目质量。为了给读者更直观的感受，使用GitHub上的关注量（星星数量）来表示项目热度。注意，GitHub上项目的平均关注量是3558。
开源项目对于数据科学家来说可能是最实用的。你可以阅读源代码，在现有项目上构建一些东西。花点时间看看，过去一年你可能错过的这些优秀的机器学习项目吧。
No.1 FastText
用于快速文本表示和分类的库。
GitHub：11786颗星
来自：Facebook研究室
注：Muse是基于FastText的多语言无监督或有监督的字嵌入项目，在GitHub上获星695颗。
项目地址：
https://github.com/facebookresearch/fastText?utm_source
No.2深度照片风格转换
项目列出了“深度照片风格转移”论文的所有代码和数据。
GitHub：9747颗星
来自：康奈尔大学博士栾福军
项目地址：
https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer?utm_source
No.3 面部识别
这是世界上最简单的基于Python的面部识别API和命令行。
GitHub：8672颗星
来自：Adam Geitgey
项目地址：
https://github.com/ageitgey/face_recognition?utm_source
No.4 品红项目
“谷歌大脑”团队的一个项目，由机器智能生成音乐和艺术作品。
GitHub：8113颗星
项目地址：
https://github.com/tensorflow/magenta?utm_source
No.5 Sonnet
基于TensorFlow的神经网络库。
GitHub：5731颗星
来自：DeepMind公司的Malcolm Reynolds
项目地址：
https://github.com/deepmind/sonnet?utm_source
No.6 deeplearn.js
网络硬件加速的机器智能库。
GitHub：5462颗星
来自：谷歌大脑的Nikhil Thorat
项目地址：
https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs?utm_source
No.7用TensorFlow实现快速风格转换
GitHub：4843颗星
来自：MIT 的Logan Engstrom
项目地址：
https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer?utm_source
No.8 Pysc2
星际争霸II学习环境的Python组件。
GitHub：3683颗星
来自：DeepMind公司的Timo Ewalds
项目地址：
https://github.com/deepmind/pysc2?utm_source
No.9 AirSim
基于虚幻引擎的开源模拟器，用于微软AI＆Research自动驾驶汽车。
GitHub：3861颗星
来自：微软的Shital Shah
项目地址：
https://github.com/Microsoft/AirSim?utm_source
No.10 facet
机器学习数据集的可视化。
GitHub：3371颗星
来自：谷歌大脑
项目地址：
https://github.com/PAIR-code/facets?utm_source
No.11 Style2Paints
AI图像上色。
GitHub：3310颗星
项目地址：
https://github.com/lllyasviel/style2paints?utm_source
No.12 Tensor2Tensor
一个用于序列模型的广义序列库。
GitHub：3087颗星
来自：谷歌大脑的Ryan Sepassi
项目地址：
https://github.com/tensorflow/tensor2tensor?utm_source
No.13 使用PyTorch转换图像
如马到斑马的转换，猫的自动边缘生成等。
GitHub：2847颗星
来自：伯克利大学博士朱俊彦
项目地址：
https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix?utm_source
No.14 Faiss
用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库。
GitHub：2629颗
来自：Facebook研究
项目地址：
https://github.com/facebookresearch/faiss?utm_source
No.15 Fashion-mnist
类似MNIST的时尚产品数据库。
GitHub：2780颗星
来自：Zalando Tech的研究科学家韩晓
项目地址：
https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist?utm_source
No.16 ParlAI
在各种公开可用的对话数据集上训练和评估AI模型的框架。
GitHub：2578颗星
来自：Facebook研究的Alexander Miller
项目地址：
https://github.com/facebookresearch/ParlAI?utm_source
No.17 Fairseq
Facebook AI研究的序列-序列工具包。
GitHub：2571颗星
项目地址：
https://github.com/facebookresearch/fairseq?utm_source
No.18 Pyro
使用Python和PyTorch的深度通用概率编程。
GitHub：2387颗星
来自：Uber AI实验室
项目地址：
https://github.com/uber/pyro?utm_source
No.19 iGAN
由GAN支持的交互式图像生成。
GitHub：2369颗星
项目地址：
https://github.com/junyanz/iGAN?utm_source
No.20深度图像先验
神经网络不需学习，复原图像。
GitHub：2188颗星
来自：Skoltech公司的Dmitry Ulyanov博士
项目地址：
https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior?utm_source
No.21 Face_classification
利用 keras CNN 模型和 openCV 的 fer2013/imdb 数据集进行实时人脸检测和情感/性别分类。
GitHub：1967颗星
项目地址：
https://github.com/oarriaga/face_classification?utm_source
No.22语音到文本的WaveNet
使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow的端到端语句级别的英语语音识别。
GitHub：1961颗星
来自：Kakao Brain的Namju Kim
项目地址：
https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet?utm_source
No.23 StarGAN
多域图像到图像转换的统一生成对抗网络。
GitHub：1954颗星
来自：韩国大学的Yunjey Choi
项目地址：
https://github.com/yunjey/StarGAN?utm_source
No.24 Ml-agents
Unity的机器学习代理。
GitHub：1658颗星
来自：Unity3D深度学习的Arthur Juliani
项目地址：
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents?utm_source
No.25 Deep Video Analytics
一个分布式可视化搜索和可视化数据分析平台。
GitHub：1494颗星
来自：康奈尔大学的Akshay Bhat博士
项目地址：
https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics/?utm_source
No.26 OpenNMT
使用Torch的开源神经机器翻译。
GitHub：1490颗星
项目地址：
https://github.com/OpenNMT/OpenNMT?utm_source
No.27 Pix2pixHD
用条件生成式对抗网络合成和处理2048×1024的图像。
GitHub：1283颗星
来自：英伟达AI研究科学家刘明宇
项目地址：
https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD?utm_source
No.28 Horovod
TensorFlow的分布式训练框架。
GitHub：1188颗星
来自：Uber Engineering
项目地址：
https://github.com/uber/horovod?utm_source
No.29 AI-Blocks
强大而直观的WYSIWYG界面，允许任何人创建机器学习模型。
GitHub：899颗星
项目地址：
https://github.com/MrNothing/AI-Blocks?utm_source
No.30深度神经网络
用于语音转换(语音方式传输)。
GitHub：845颗星
来自：Kakao AI Brain的研究员Dabi Ahn
项目地址：
https://github.com/andabi/deep-voice-conversion?utm_source
来源：Medium
作者：Mybridge
智能观 编译
—完—
亲爱的朋友：
如文中所说，开源项目对数据科学家、开发工程师等是最实用的，你可以阅读源代码，或者在项目基础上构建一些东西。
希望这30个最受欢迎的优秀项目，能对你有所帮助。
祝安！
智能观 一米
2018-1-12 于北京中关村
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