GitHub составил рейтинг ТОП30 проектов с открытым исходным кодом в области машинного обучения

машинное обучение

Для машинного обучения чтение открытого исходного кода и создание собственных проектов на его основе — очень эффективный метод обучения. Взгляните на следующие проекты с открытым исходным кодом со средней звездой 3558 на Github.Что вы не так?


1. FastText: библиотека быстрого представления текста и классификации текста (11786 звезд на Github, участник Facebook Research).

Ссылка на источник: https://github.com/facebookresearch/MUSE


2. Deep-photo-styletransfer: исходный код и данные документа «Deep Photo Style Transfer». (GitHub 9747 звезд, статья от Fujun Luan из Корнельского университета)

Ссылка на источник: https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer


3. Самый простой API распознавания лиц для реализации в Python и командной строке (GitHub 8672 звезды, предоставлено Adam Geitgey)

Ссылка на источник: https://github.com/ageitgey/face_recognition


4. Magenta: использование машинного интеллекта для создания музыки и иллюстраций (GitHub, 8113 звезд)

Ссылка на источник: https://github.com/tensorflow/magenta


5. Sonnet: библиотека нейронных сетей на основе TensorFlow (573 звезды на GitHub, предоставлено Малкольмом Рейнольдсом из DeepMind)

Ссылка на исходный код: https://github.com/deepmind/sonnet



6. deeplearn.js: библиотека машинного обучения с аппаратным ускорением для Интернета (5462 звезды на GitHub, предоставлено Нихилом Торатом из Google Brain)

Ссылка на источник: https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs


7. Библиотека быстрой миграции на основе TensorFlow (4843 звезды на GitHub, предоставлено Логаном Энгстромом из Массачусетского технологического института)

Ссылка на источник: https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer


8. Pysc2: StarCraft 2 Learning Environment (3684 звезды на GitHub, предоставлено Timo Ewalds из DeepMind)

Ссылка на источник: https://github.com/deepmind/pysc2


9. AirSim: Microsoft AI & Research с открытым исходным кодом Симулятор с открытым исходным кодом на основе Unreal Engine для автономного вождения (3861 звезда GitHub, предоставлено Shital Shah из Microsoft)

Ссылка на источник: https://github.com/Microsoft/AirSim


10. acets: инструмент визуализации наборов данных машинного обучения (3371 звездочка на GitHub, предоставлено Google Brain)

Ссылка на исходный код: https://github.com/PAIR-code/facets


11. Style2Paints: инструмент для быстрого раскрашивания штриховых рисунков с помощью технологии искусственного интеллекта (GitHub 3310 звезд).

Ссылка на источник: https://github.com/lllyasviel/style2paints


12. Tensor2Tensor: библиотека для обобщенных моделей последовательностей — Google Research (GitHub 3087 звезд, предоставлено Райаном Сепасси из Google Brain)

Ссылка на источник: https://github.com/tensorflow/tensor2tensor


13. Преобразование изображения в изображение на основе Pytorch (GitHub 2847 звезд, автор Джун-Ян Чжу, доктор философии Беркли)

Адрес источника: https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix


14. Faiss: библиотека для эффективного поиска сходства и кластеризации плотных векторов (GitHub 2629 звезд, участник Facebook Research)

Адрес источника: https://github.com/facebookresearch/faiss


15. Fashion-minist: набор данных о модных товарах, аналогичный MNIST (2780 звезд на GitHub, предоставлено Хань Сяо из Zalando Tech).

Ссылка на источник: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist


16. ParlAI: платформа для обучения и оценки моделей ИИ на различных общедоступных наборах данных диалогов (2578 звезд на GitHub, предоставлено Александром Миллером из Facebook)

Ссылка на источник: https://github.com/facebookresearch/ParlAI


17. Fairseq: Sequence-Sequence Toolkit для исследования искусственного интеллекта в Facebook (2571 звезда на GitHub)

Ссылка на источник: https://github.com/facebookresearch/fairseq


18. Pyro: глубокое общее вероятностное программирование с помощью Python и PyTorch (2387 звезд GitHub, участник Uber Engineering)

Ссылка на источник: https://github.com/uber/pyro


19. iGAN: генерация интерактивных изображений на основе GAN (2369 звезд на GitHub)

Адрес источника: https://github.com/junyanz/iGAN


20. Deep-image-prior: Восстановление изображения с помощью нейронных сетей (GitHub 2188 звезд, предоставлено Дмитрием Ульяновым, к.т.н., Сколтех)

Адрес источника: https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior


21. Классификация лиц: обнаружение лиц в режиме реального времени и классификация выражения/пола с использованием набора данных fer2013/imdb на основе модели Keras CNN и OpenCV (звезды GitHub 1967)

Адрес источника: https://github.com/oarriaga/face_classification


22. Speech-to-Text-WaveNet: сквозное распознавание английской речи на уровне предложений с использованием DeepMind WaveNet и TensorFlow (звезды GitHub 1961, предоставлено Намджу Кимом из Kakao Brain)

Адрес источника: https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet


23. StarGAN: Unified Generative Adversarial Networks for Multi-Domain Image-Image Translation (звезды GitHub 1954, участник Юнджи Чой из Корейского университета)

Адрес источника: https://github.com/yunjey/StarGAN


24. MI-агенты: агенты машинного обучения Unity (звезды GitHub 1658, участник Артур Джулиани из Unity3D)

Адрес источника: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents


25. DeepVideoAnalytics: распределенная платформа визуального поиска и анализа данных (1494 звезды на GitHub, предоставлено Акшаем Бхатом из Корнельского университета)

Адрес источника: https://github.com/AKSHAYUBHAT/DeepVideoAnalytics


26. OpenNMT: набор инструментов нейронного машинного перевода с открытым исходным кодом на Torch (1490 звезд на GitHub)

Адрес источника: https://github.com/OpenNMT/OpenNMT


27. Pix2pixHD: синтез и обработка изображений 2048×1024 с условным GAN (1283 звезды GitHub, предоставлено ученым NVIDIA Минг-Ю Лю)

Адрес источника: https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD


28. Horovod: распределенная обучающая среда TensorFlow (1188 звезд на GitHub, предоставлено Uber)

Адрес источника: https://github.com/uber/horovod


29. AI-Blocks: мощный и интуитивно понятный интерфейс WYSIWYG, который позволяет любому создавать модели машинного обучения (899 звезд GitHub).

Адрес источника: https://github.com/MrNothing/AI-Blocks


30. Глубокие нейронные сети для передачи стиля речи от Tensorflow (845 звезд на GitHub, предоставлено Даби Аном из команды Kakao Brain AI)

Адрес источника: https://github.com/andabi/deep-voice-conversion


Исходная ссылка: https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7