GitHub 上 Star 量最高的 5 个机器学习项目

点击上方“AI算法与图像处理”，选择加"星标"或“置顶”

重磅干货，第一时间送达

选自 | towardsdatascienc

作者 | Rishi Sidhu

编译 | 机器之心

参与 | Nurhachu Null、Geek AI

本文介绍了 GitHub 上 star 量最高的 5 个机器学习项目，涉及人脸识别、文本处理、机器学习框架等。

机器学习领域正在飞速发展。GitHub 是一张举世瞩目的白板，高质量的代码通常被发布在这张充满智慧的无限大白板上。

显然，我们不可能追踪机器学习世界中的所有东西，但是 GitHub 上每个项目都具备自己的 star 量。即，如果你标星了一个仓库，这意味着你对这个项目表达了赞赏，同时也跟踪了你觉得有意思的仓库。

星数排名可作为了解最受关注项目的重要指标。本文就介绍了机器学习领域星数排名最高的 5 个项目。

Face Recognition：26073★

GitHub 地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition?source=post_page---------------------------
这是世界上最简洁的人脸识别工具。它提供对 Python 和命令行的应用程序接口（API），其用途是识别以及操作图像中的人脸。它使用 Dlib 最先进的人脸识别算法构建，该深度学习模型在 LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集上达到了 99.38% 的准确率。

它还提供了 face_recognition 命令行工具，它可以让你在包含图像的文件夹中使用命令行来进行人脸识别！

这个库还可以处理实时人脸识别。

fastText：18931 ★

GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/fastText?source=post_page---------------------------

fastText 是由 Facebook 团队开发的免费开源库，用于高效词表征学习。它是轻量级的，允许用户学习文本表征和句子分类器。它可以在标准通用硬件上运行，模型甚至可以被压缩到适应移动设备的大小。

文本分类是很多应用的核心问题，例如垃圾邮件检测、情感分析或智能回复。文本分类的目标是给文档（例如电子邮件、博客、短信、产品评论等）分配多个类别。

词类示例（图源：Alterra.ai）

对自然语言处理（NLP）爱好者而言，这是一款非常有用的工具。

图源：https://fasttext.cc/?source=post_pag (https://fasttext.cc/?source=post_pag%EF%BC%89)
Awesome TensorFlow：14501★

GitHub 地址：https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

这是一个帮你理解和使用 TensorFlow 的资源集合。该 repo 涵盖一系列资源列表，如很棒的 TensorFlow 实验、库和项目。

TensorFlow 是 Google 开发的端到端开源机器学习平台。它有全面的生态系统，包括工具、库和社区资源，允许研究者创建最先进的机器学习算法。使用 TensorFlow，开发者可以很容易地构建并部署由机器学习驱动的应用。

图源：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification?source=post_page 

Apache predictionio 11866 ★

GitHub 地址：https://github.com/apache/predictionio

Apache PredictionIO 是供开发者、数据科学家和终端用户使用的开源机器学习框架。用户可使用该框架构建真实的机器学习应用，并进行部署和测试。

它甚至支持事件收集、评估，以及查询预测结果。它基于可扩展的开源服务，如 Hadoop、HBase 等。

就机器学习而言，该工具减轻了开发人员的思维负担。

图源：http://predictionio.apache.org/appintegration/?source=post_page 

Style2Paints：9860 ★

GitHub 地址：https://github.com/lllyasviel/style2paints

该 repo 与前面 4 个有点不一样，因为缺乏资金，它已经被关闭了！它确实是一个有趣的设想，使用 AI 给图像上色。

创建者称 Style2paints V4 是当前最好的 AI 线稿上色工具。

他们称这个项目与之前的端到端图像转换方法不同，因为它是第一个用真实的人类作业流程为线稿上色的系统。很多艺术家熟悉这个流程。

素描-->彩色填充/扁平化-->渐变/细节添加-->阴影处理

Style2Paints 就是根据这个流程设计的。只用两次点击，该流程就可以使下图中最左的图变成中间的图。

图源：https://style2paints.github.io/?source=post_page
仅仅点击 4 次，你就能够得到下面这张图：

图源：https://github.com/lllyasviel/style2paints?source=post_page

原文链接： https://towardsdatascience.com/highest-rated-ml-projects-on-github-694486293512

好文推荐：

• 《干货 | 简历模板分享与面试经验之谈》
  

• 《坚信自己的选择，毕竟自己的路是我自己走出来的》

• 《从普通本科到985研究生，我到底做到了哪些？》

• 《offer拿到手软的大佬，研究生三年是如何度过的？》

  
  

加群交流

扫码添加助手，可申请加入AI_study交流群。一定要备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称（如目标检测+上海+上交+卡卡西），不根据格式申请，一律不通过。

【目前已有众多知名高校学生和从业者在群里面学习成长，期待你的加入】

最新 AI 干货，我在看❤️