热门机器学习开源资源盘点

时间:2019-11-07 08:40:01 来源:酒水信息网 当前位置:丧气鬼 > 解密 > 手机阅读


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在过去的一年里,我们比较了近 22000 个机器学习开源工具和项目,选出了前 49 个(约占 0.22%)。


这些工具和项目分为 6 个类别,如下: ?

  • 计算机视觉(1~5)

  • 强化学习(6~13)

  • 自然语言处理(14~20)

  • 生成对抗网络(21~26)

  • 神经网络(27~35)

  • 工具包(36~49)


这是一份极具竞争力的列表,它精心挑选了 2018 年 1 月到 12 月发布的最佳开源机器学习资源。Mybridge AI 通过考虑受欢迎程度、参与度和回头率来评估质量。为了让你对质量有直观的了解,Github 上?平均颗数是 3566。 ?


  • 带有目录的文本版本请访问 Github:

    https://github.com/Mybridge/amazing-machine-learning-opensource-2019

  • 2018 年度热门机器学习年度文章请访问:

    https://medium.mybridge.co/learn-machine-learning-from-top-50-articles-for-the-past-year-v-2019-15842d0b82f6

  • 2017 年度热门机器学习开源资源(该博文在 Medium 上有 21000 个赞)请访问:

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


对程序员来说,开源项目非常有用。给你足够的时间让你去尝试过去一年里可能错过的机器学习开源项目。

学习建议

A)初学者:Python 下的机器学习、数据科学和深度学习。TensorFlow 和神经网络(http://bit.ly/2FbgIcv)【84632 个推荐,4.5/5 ?】

B)高阶:Python 深度强化学习(http://bit.ly/2DQxHjq)【20396 个推荐,4.6/5 ?】

计算机视觉

【No 1】Detectron


用于对象检研究的 FAIR 研究平台,实现了 Mask R-CNN、RetinaNet 等流行算法。【在 Github 有 18913 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/Detectron?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 2】Openpose


用于身体、面部和手部的姿态估计的实时多人关键点检测库。【在 Github 有 11052 颗?】


地址:

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 3】DensePose


一种将 2D RGB 图像中所有人类像素映射到基于 3D 表面的人体模型的实施方法。【在 Github 上有 4156 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/Densepose?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 4】Maskrcnn-benchmark


Pytorch 中语义分割和对象检测算法的快速模块化参考实现。【在 Github 上有 3888 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/maskrcnn-benchmark?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 5】SNIPER


一种高效的多尺度对象检测算法。【在 Github 上有 1963 颗?】


地址:

https://github.com/mahyarnajibi/SNIPER?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



强化学习


【No 6】Psychlab


使用 Psychlab 平台(基于智能体人工智能的 3D 平台)实现的实验范例。【在 Github 上有 5595 颗?】


地址:

https://github.com/deepmind/lab/tree/master/game_scripts/levels/contributed/psychlab?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 7】ELF


一个广泛的、轻量级的、灵活的游戏研究平台。我们用它创建了围棋游戏机器人 ——ELF OpenGo,以 14:0 的比分击败了全球前 30 名棋手中的四名。【在 Github 上有 2406 颗?】


地址:

https://github.com/pytorch/elf?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 8】TRFL


一个有用的构件块库,用于编写 TensorFlow 中的增强学习智能体。【在 Github 上有 2312 颗?】


地址:

https://github.com/deepmind/trfl?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 9】Horizon


第一个面向大规模产品和服务的开源强化学习平台。【在 Github 上有 1703 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/Horizon?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 10】Chess-alpha-zero


通过 Alpha Zero 方法进行国际象棋强化学习。【在 Github 上有 1307 颗?】


地址:

https://github.com/Zeta36/chess-alpha-zero?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 11】Dm_control


DeepMind 控制套件和控制包。【在 Github 上有 1231 颗?】


地址:

https://github.com/deepmind/dm_control?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 12】MAMEToolkit


街机游戏强化学习 Python 库。【在 Github 上有 437 颗?】


地址:

https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkit?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 13】Reaver


模块化深度强化学习框架。专注于星际争霸 II。支持 Gym、Atari 和 MuJoCo。匹配参考结果。【在 Github 上有 355 颗?】


地址:

https://github.com/inoryy/reaver?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



自然语言处理


【No 14】Bert


为 BERT 提供 TensorFlow 代码和预训练模型。【在 Github 上有 11703 颗?】


地址:

https://github.com/google-research/bert?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 15】Pytext


基于 PyTorch 的自然语言建模框架。【在 Github 上有 4466 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/pytext?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 16】Bert-as-service


由 Google 开发的用于预训练语言表示的 NLP 模型。它利用了网上公开提供发的大量纯文本数据,并以无人监督的方式进行训练。【在 Github 上有 2055 颗?】


地址:

https://github.com/hanxiao/bert-as-service?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 17】UnsupervisedMT


基于短语和神经无监督机器翻译 ——来自 Facebook 研究。【在 Github 上有 1068 颗?】


地址:

https://github.com/facebookresearch/UnsupervisedMT?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 18】DecaNLP


自然语言十项全能:面向销售队伍的 NLP 多任务挑战。【在 Github 上有 1648 颗?】


地址:

https://github.com/salesforce/decaNLP?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 19】Nlp-architect


Intel 人工智能实验室的 NLP 架构师:用于探索最先进的深度学习拓扑和技术的 Python 库。【在 Github 上有 1751 颗?】


地址:

https://github.com/NervanaSystems/nlp-architect?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



【No 20】Gluon-NLP


使 NLP 变得容易使用。【在 Github 上有 1263 颗?】


地址:

https://github.com/dmlc/gluon-nlp?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more



生成对抗网络


【No 21】DeOldify


基于深度学习的项目,用于着色和恢复老照片。【在 Github 上有 5060 颗?】

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