在過去的一年中，我們比較了8,800多個開源機器學(xué)習(xí)項目，從中挑選出前30名，這個極具競爭力的排行榜，精選了2018年1月到12月期間發(fā)布的最佳開源機器學(xué)習(xí)庫、數(shù)據(jù)集和應(yīng)用程序等。Mybridge AI根據(jù)它們的受歡迎程度，參與度和新鮮度來評估。這30個開源項目的Github平均Star數(shù)為：3,558

開源項目對數(shù)據(jù)科學(xué)家用處很大，你可以通過閱讀代碼來學(xué)習(xí)，并在現(xiàn)有項目之上構(gòu)建一些東西。話不多說，一起來看看上榜的項目有哪些：

1FastText

https://github.com/facebookresearch/fastTextStar 16675

fasttext是facebook開源的一個詞向量與文本分類工具，在2016年開源，典型應(yīng)用場景是“帶監(jiān)督的文本分類問題”。

2Deep-photo-styletransfer

https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransferStar 9747

深度攝影風(fēng)格轉(zhuǎn)換，此代碼基于Torch。它已經(jīng)在Ubuntu 14.04 LTS上進(jìn)行了測試。上圖就是該算法的圖片風(fēng)格轉(zhuǎn)換對比。

3face_recognition

https://github.com/ageitgey/face_recognitionStar 8672

Face Recognition 是一個基于 Python 的人臉識別庫，它還提供了一個命令行工具，讓你通過命令行對任意文件夾中的圖像進(jìn)行人臉識別操作。該庫使用 dlib 頂尖的深度學(xué)習(xí)人臉識別技術(shù)構(gòu)建，在戶外臉部檢測數(shù)據(jù)庫基準(zhǔn)(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的準(zhǔn)確率高達(dá) 99.38%。

4Magenta

https://github.com/tensorflow/magentaStar 11752

Project Magenta由Google Brain團(tuán)隊發(fā)布，其主要目標(biāo)是利用機器學(xué)習(xí)創(chuàng)作藝術(shù)和譜寫曲子。Project Magenta使用了 TensorFlow系統(tǒng)。

5Sonnet

https://github.com/deepmind/sonnetStar 5731

Sonnet 庫使用面向?qū)ο蟮姆椒?，允許創(chuàng)建定義一些前向傳導(dǎo)計算的模塊。模塊用一些輸入 Tensor 調(diào)用，添加操作到圖里并返回輸出 Tensor。其中一種設(shè)計選擇是通過在隨后調(diào)用相同的模塊時自動重用變量來確保變量分享被透明化處理。

6deeplearn.js

https://github.com/PAIR-code/deeplearnjsStar 5462

DeepLearn.js 是 Google 推出的一個可用于機器智能并加速 WebGL 的開源 JavaScript 庫，完全在瀏覽器中運行，不需要安裝，不需要后端處理

7fast-style-transfer

https://github.com/lengstrom/fast-style-transferStar 4843

快速風(fēng)格遷移的TensorFlow實現(xiàn)，任意風(fēng)格圖和內(nèi)容圖0.1秒出結(jié)果。

8Pysc2

https://github.com/deepmind/pysc2Star 3683

PySC2 是 DeepMind 開源的 “星際爭霸II學(xué)習(xí)環(huán)境”（SC2LE）的 Python 組件，允許研究者較容易地使用暴雪的 feature-layer API 和自己的智能體。

9AirSim

https://github.com/Microsoft/AirSimStar 3681

AirSim 是微軟開源的一個跨平臺的建立在虛幻引擎（ Unreal Engine）上的無人機以及其它自主移動設(shè)備的模擬器。 它支持硬件在循環(huán)與流行的飛行控制器的物理和視覺逼真模擬。

10Facets

https://github.com/PAIR-code/facetsStar 5054

Facets 是 Google 開源的一款可視化工具，幫助理解、分析和調(diào)試 ML 數(shù)據(jù)集。Facets 包含兩個部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ，允許用戶以不同的粒度查看其數(shù)據(jù)的整體圖像。

11Style2Paints

https://github.com/lllyasviel/style2paintsStar 8150

STYLE2PAINTS 是新一代的線稿上色 AI ，可根據(jù)用戶上傳的自定義色彩給線稿進(jìn)行上色。

12Tensor2Tensor

https://github.com/tensorflow/tensor2tensorStar 3087

Tensor2Tensor 是一個模塊化和可擴(kuò)展的庫和二進(jìn)制文件，用于在 TensorFlow 中訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，并專注于序列任務(wù)，由谷歌開發(fā)維護(hù)。

13pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pixStar 6197

基于PyTorch的圖像到圖像翻譯的項目，比如馬到斑馬，老鷹到貓等。當(dāng)前的軟件適用于PyTorch 0.4+

14Faiss

https://github.com/facebookresearch/faissStar 5181

FAISS 是 Facebook AI 研究團(tuán)隊開源的針對聚類和相似性搜索庫，用C++編寫，它包含一種在任意大小的向量集合中搜索直到可能不適合在 RAM 中的新算法，還包含用于評估和參數(shù)調(diào)整的支持代碼。

15Fashion-mnist

https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnistStar 4623

FashionMNIST 是一個替代 MNIST 手寫數(shù)字集的圖像數(shù)據(jù)集，其涵蓋了來自 10 種類別的共 7 萬個不同商品的正面圖片，F(xiàn)ashionMNIST 的大小、格式和訓(xùn)練集 / 測試集劃分與原始的 MNIST 完全一致。

16ParlAI

https://github.com/facebookresearch/ParlAIStar 3933

ParlAI是 Facebook 開源的，用于在 Python 中實現(xiàn)的對話 AI 研究框架。

17Fairseq

https://github.com/facebookresearch/fairseqStar 3254

Fairseq 使用一種全新的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行語言翻譯，結(jié)果以 9 倍于以往循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的速度實現(xiàn)了目前最高準(zhǔn)確率。

18Pyro

https://github.com/uber/pyroStar 4772

Pyro 是 Uber AI 實驗室開源的一款深度概率編程語言（PPL），基于 Python 與 PyTorch 之上，專注于變分推理，同時支持可組合推理算法。

19iGAN

https://github.com/junyanz/iGANStar 3121

iGAN，又名 interactive GAN ，自然圖像流形上的可視化操作的生成。該系統(tǒng)基于類似 GAN and DCGAN 這些深度生成模型（Deep Generative Models）

20Deep-image-prior

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-priorStar 3666

它讓一個深度卷積網(wǎng)絡(luò)去學(xué)習(xí)復(fù)制被破壞的圖像（如，加入噪點的圖像），發(fā)現(xiàn)這個網(wǎng)絡(luò)會自動先學(xué)會如何重建圖像。

21Face_classification

https://github.com/oarriaga/face_classificationStar 3559

利用fer2013/imdb 數(shù)據(jù)庫、Keras CNN 模型和OpenCV進(jìn)行實時臉部識別和情緒/性別分類。

22Speech-to-Text-WaveNet

https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenetStar 2785

用WaveNet和TensorFlow進(jìn)行端到端的英語演講語句識別。

23StarGAN

https://github.com/yunjey/StarGANStar 3347

StarGAN，顧名思義，就是星形網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在StarGAN中，生成網(wǎng)絡(luò)G被實現(xiàn)成星形。

24Ml-agents

https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsStar 4608

Unity機器學(xué)習(xí)代理（ML-Agents）是一款開源的Unity插件，讓你可以在游戲環(huán)境和模擬環(huán)境中訓(xùn)練智能代理。

25DeepVideoAnalytics

https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics/Star 2337

Deep Video Analytics提供了一個從視頻和圖像索引和提取信息的平臺。使用深度學(xué)習(xí)檢測和識別算法來用檢測到的對象索引各個幀/圖像。

26OpenNMT

https://github.com/OpenNMT/OpenNMTStar 2039

OpenNMT 是一個由 Harvard NLP (哈佛大學(xué)自然語言處理研究組) 開源的 Torch 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯系統(tǒng)。

27Pix2pixHD

https://github.com/NVIDIA/pix2pixHDStar 2696

pix2pixHD 是英偉達(dá)開源的用條件 GANs （生成式對抗網(wǎng)絡(luò)）進(jìn)行 2048x1024 分辨率的圖像合成和處理的項目，它可以用于將語義標(biāo)簽貼圖轉(zhuǎn)換為逼真的圖像，或者從人臉標(biāo)簽貼圖合成肖像。

28Horovod

https://github.com/uber/horovodStar 4595

Horovod 是 Uber 開源的針對 TensorFlow 的分布式深度學(xué)習(xí)框架，能夠輕松采用單個 GPU TensorFlow 程序，同時也能更快地在多個 GPU 上成功地對其進(jìn)行訓(xùn)練。

29AI-Blocks

https://github.com/MrNothing/AI-BlocksStar 1518

一款強大的WYSIWYG界面，能讓任何人創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)模型。

30deep-voice-conversion

https://github.com/andabi/deep-voice-conversionStar 2007

該項目可在TensorFlow上用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)語音轉(zhuǎn)換。