熱點 | github近期熱點項目匯總

作者 | Walker

本文是近期Github熱點項目的匯總，如果你想了解更多優秀的github項目，請關注我們公眾號的github系列文章。

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開源項目對於數據科學家來說是非常的重要，他們可以通過學習源代碼還可以在現有項目之上構建新的東西。於是我們主要參考github上的star挑選了2017年1月至12月間發布的30個最熱門的開源機器學習庫、數據集以及應用程序來供大家學習。

No1：Fasttext。Fasttext是一個能夠有效地學習文本表示和句子分類的庫。【11786 stars】

（https://github.com/facebookresearch/fastText）

No2：Deep-photo-styletransfer。數據和代碼源自論文：「DeepPhoto Style Transfer」。【9747 stars】

（https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer）

No3：Face Recognition。該項目提供了一個簡單的面部識別命令行工具，允許您對來自命令行的圖像文件夾進行面部識別。【8672 stars】（https://github.com/ageitgey/face_recognition）

No4：Magenta。Magenta主要是使用強化學習演算法研究機器學習在創作藝術和音樂過程中的作用的一個項目。【8113 stars】

（https://github.com/tensorflow/magenta）

No5：Sonnet。Sonnet是一個建立在Tensorflow上的用於構建複雜神經網路的一個庫。【5731 stars】

（https://github.com/deepmind/sonnet）

No6：TensorFlow.js。一種用於web的硬體加速庫。【5462stars】

（https://github.com/tensorflow/tfjs-core）

No7：Fast StyleTransfer in TensorFlow。你可以在幾秒鐘內從名畫中添加樣式到任何照片！【4843 stars】

（https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer）

No8：PySC2。PySC2是星際爭霸II學習環境的DeepMind的Python組件。【3686stars】（https://github.com/deepmind/pysc2）

No9：AirSim。AirSim是無人駕駛飛機、汽車的模擬器，更多的是建立在虛幻引擎上，並可以可以簡單地插入到你想要的任何非真實環境中。【3861 stars】（https://github.com/Microsoft/AirSim）

No10：Facets。 Facets項目包含用於理解和分析機器學習數據集的兩個可視化：Facets Overview和Facets Dive。【3371 stars】

（https://github.com/PAIR-code/facets）

No11：Style2Plants。一款圖像人工合成項目。【3310stars】（https://github.com/lllyasviel/style2paints）

No12：Tensor2Tensor。T2T是一個深度學習模型和數據集的庫，旨在使深度學習更容易訪問並加速機器學習的研究。【3087 stars】

（https://github.com/tensorflow/tensor2tensor）

No13：CycleGAN andpix2pix in PyTorch。這個項目是PyTorch實現成對和不成對圖像的翻譯。【2847 stars】

（https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix）

No14：Faiss。Faiss是一個高效的相似性搜索和密集向量聚類的庫，它包含在任何大小的向量集合中搜索的演算法。【2629 stars】

（https://github.com/facebookresearch/faiss）

No15：Fashion-MNIST。Fashion-MNIST是Zalando的文章圖像數據集，包括60000個示例的訓練集和10000個示例的測試集。【2780stars】（https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist）

No16：ParlAI。ParlAI是在多種公開的對話數據集上訓練和評估人工智慧模型的框架。【2578 stars】

（https://github.com/facebookresearch/ParlAI）

No17：Fairseq。Fairseq是一個研究序列化學習的工具包，從臉譜網AI研究定製為神經機器翻譯（NMT）。【2571 stars】

（https://github.com/facebookresearch/fairseq）

No18：Pyro。Pyro是一個靈活的、可擴展的基於PyTorch的深度學習編程庫。【2387stars】

（https://github.com/uber/pyro）

No19：iGAN。基於生成對抗網路的互動式圖像生成。【2369 stars】（https://github.com/junyanz/iGAN）

No20：Deep-image-prior無監督學習神經網路的恢復。【2188 stats】（https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior）

No21：Face_classification。使用Keras CNN模型和OPen CV和OpenCV的201/IMDB數據集進行的實時人臉檢測和情緒/性別分類項目。【1967 stars】（https://github.com/oarriaga/face_classification）

No22：Speech-to-Text-WaveNet。利用DeepMind的WaveNet模型實現端到端句子級英語語音識別。【1961 stars】

（https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet）

No23：StarGAN。這個存儲庫提供了StarGAN的PyTorch實現。StarGAN可以僅使用單個生成器和鑒別器將輸入圖像靈活地翻譯成任何期望的目標域。【1954 stars】（https://github.com/yunjey/StarGAN）

No24：ML-Agents。ML-Agents是一個開源的Unity插件，它使遊戲和模擬能夠作為智能代理訓練的環境。【1658 stars】

（https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents）

No25：DeepVideoAnalytics。深度視頻分析是從視頻和圖像中索引和提取信息的平台。【1494 stars】

（https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics）

No26：OpenNMT。OpenNMT是一個利用Torch數學工具包進行全功能、開放源碼（MIT）的神經機器翻譯系統。【1490 stars】

（https://github.com/OpenNMT/OpenNMT）

No27：Pix2pixHD。Pix2pixHD可以用於將語義標籤地圖轉換成照片逼真的圖像，或是從臉部標籤地圖合成肖像。【1283 stars】

（https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD）

No28：Horovod。Horovod是基於TensorFlow、Keras和PyTorch的分散式框架。Horovod的目標是使分散式深度學習快速且易於使用。【1188 stars】（https://github.com/uber/horovod）

No29：AI-Blocks。一個直觀的WYSIWYG模型，允許任何人創建機器學習模型。【899 stars】（https://github.com/MrNothing/AI-Blocks）

No30：VoiceConversion with Non-Parallel Data。Tensorflow語音轉換的深度神經網路。【845 stars】

（https://github.com/andabi/deep-voice-conversion）

【總結】：這就是小編為大家總結的過去一年github上最受歡迎的30個機器學習項目，希望大家喜歡。

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