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9月份GitHub上最热门的机器学习项目

开源最前线 • 5 年前 • 443 次点击  

开源最前线(ID:OpenSourceTop) 猿妹 编译

链接:https://medium.mybridge.co/machine-learning-open-source-of-the-month-v-sep-2018-d39e4082fd7c


在过去的一个月里,Mybridge从将近250个机器学习开源项目中精选出十个热门项目,旨在帮助开发者找到自己需要的机器学习相关的开源项目


上榜开源项目所获得Star数平均为:728


涉及的领域包括:研究框架,AutoML库,深度学习,PyTorch,TSNE,算法工具箱,Fairness-ai,Deepdetect,ZOMBIES


下面就是上榜的开源项目详情:



1
Dopamine

https://github.com/google/dopamine Star 5625



Dopamine 是由 Google AI 实验室推出的一个基于 Tensorflow 的强化学习(RL)框架,旨在为新手和资深 RL 研究人员提供灵活性、稳定性和可重复性。该框架受大脑中的奖励动机行为启发,反映了神经科学与强化学习研究之间的强历史联系,旨在实现可以推动激进发现的投机性研究。



2
TransmogrifAI

https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Star 971



TransmogrifAI是一个用Scala编写的AutoML库,它运行在Spark之上。TransmogrifAI可以帮助企业自己构建机器学习系统,这有利于降低机器学习门槛,让企业更好地利用机器学习促进业务发展。



3
Deep-Exemplar-based-Colorization

https://github.com/msracver/Deep-Exemplar-based-Colorization Star 107



黑白照片着色结果。研究人员通过提供不同的参照图片,能为目标图像生成多个贴近真实的着色效果。



4
YOLOv3

https://github.com/ultralytics/yolov3 Star 422



YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体。YOLOv3在Pascal Titan X上处理608x608图像速度达到20FPS,在 COCO test-dev 上 mAP@0.5 达到 57.9%,与RetinaNet(FocalLoss论文所提出的单阶段网络)的结果相近,并且速度快4倍



5
Mantra

https://github.com/RJT1990/mantra Star 300



Mantra是深度学习的快速发展框架。mantra是一个用于编写数据集和模型类的框架,支持单行培训,具有跟踪UI,并且可以轻松地封装和共享结果。



6
FastTSNE

https://github.com/pavlin-policar/fastTSNE Star307



一个简单实用的工具,用于数值优化进化算法的快速实验。



7
Evolute

https://github.com/csxeba/evolute Star 126



一种用于快速实验的简单工具,用于数值优化的进化算法。



8
AIF360

https://github.com/IBM/AIF360 Star 159



AI Fairness 360工具包是一个开源库,可帮助检测和消除机器学习模型中的偏差。 AI Fairness 360 Python软件包包括一组全面的数据集和模型指标,用于测试偏差,解释这些指标以及减轻数据集和模型偏差的算法。



9
DeepSort

https://github.com/CorentinB/DeepSort Star 84



由DeepDetect支持的AI供电图像标记器,你可以从从https://github.com/CorentinB/DeepSort/releases下载最新的DeepSort版本



10
Zombie-Shooter-Neural-Network

https://github.com/Daporan/Zombie-Shooter-Neural-Network Star 4



"AI learns to shoot ZOMBIES"中使用的代码



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