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盤(pán)點(diǎn) | 2018年最出色的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

新聞 機(jī)器學(xué)習(xí)
本文來(lái)自Mybridge,介紹了過(guò)去一年中(2017年)最為驚艷的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

 編者按:本文來(lái)自Mybridge,介紹了過(guò)去一年中(2017年)最為驚艷的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。文章原標(biāo)題 30 Amazing Machine Learning Projects for the Past Year (v.2018),發(fā)布于Medium。

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

在過(guò)去的一年里,我們比較了近8800個(gè)開(kāi)源的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目,并從中評(píng)選出了前30名(0.3%的機(jī)會(huì)入選)。

這是一個(gè)***競(jìng)爭(zhēng)力的榜單,它仔細(xì)挑選了2017年1月到12月之間發(fā)布的***的開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)、數(shù)據(jù)集和應(yīng)用程序。Mybridge AI將項(xiàng)目的受歡迎程度、參與度和時(shí)效性等指標(biāo)納入評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)來(lái)判斷項(xiàng)目的質(zhì)量。這些項(xiàng)目在Github上收藏量(獲得的星數(shù))的平均值是3558,這個(gè)數(shù)字足以讓你對(duì)這些項(xiàng)目的質(zhì)量有個(gè)大致了解。

開(kāi)放源碼項(xiàng)目對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)家很有用。而你也可以通過(guò)閱讀源代碼這一方式來(lái)學(xué)習(xí),并在這些現(xiàn)有項(xiàng)目的基礎(chǔ)上構(gòu)建一些新的內(nèi)容。給自己足夠的時(shí)間去嘗試一下這些去年你可能錯(cuò)過(guò)的激動(dòng)人心的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目吧。

第1名:FastText

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

用于快速文本顯示和分類(lèi)的庫(kù),Github收藏量11786星。項(xiàng)目隸屬于Facebook研究院。

第2名:Deep-photo-styletransfer

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

論文“深度照片風(fēng)格轉(zhuǎn)換”的代碼和數(shù)據(jù),Github收藏量9747星。項(xiàng)目隸屬于Fujun Luan,康奈爾大學(xué)博士。

第3名:face_recognition

[[242837]]

世界上最簡(jiǎn)單的用于Python和命令行的面部識(shí)別API,Github收藏量8672星。項(xiàng)目隸屬于Adam Geitgey。

第4名:Magenta

利用機(jī)器智能進(jìn)行音樂(lè)和藝術(shù)創(chuàng)作的項(xiàng)目,Github收藏量8113星。

第5名:Sonnet

基于Google TensorFlow 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù),Github收藏量5731星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Deepmind的Malcolm Reynolds。

第6名:deeplearn.js

用于網(wǎng)絡(luò)的硬件加速機(jī)器智能庫(kù),Github收藏量5462星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Google Brain的Nikhil Thorat。

第7名:fast-style-transfer

基于TensorFlow的圖片與視頻風(fēng)格轉(zhuǎn)換工具,Github收藏量4843星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自MIT的Logan Engstrom。

第8名:Pysc2

星際爭(zhēng)霸2學(xué)習(xí)環(huán)境,Github收藏量3683星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Deepmind的Timo Ewalds。

第9名:AirSim

為微軟AI研究部門(mén)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)提供的基于Unreal Engine的開(kāi)源模擬器,Github收藏量3861星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自微軟的Shital Shah。

第10名:Facets

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的可視化項(xiàng)目,Github收藏量3371星。項(xiàng)目隸屬于Google Brain。

第11名:Style2Paints

給圖片上色的AI工具,Github收藏量3310星。

第12名:Tensor2Tensor

谷歌研究院一個(gè)通用序列到序列模型的庫(kù),Github收藏量3087星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Google Brain的Ryan Sepassi。

第13名:pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

Pytorch中圖像風(fēng)格或者內(nèi)容轉(zhuǎn)換工具,如衛(wèi)星地圖轉(zhuǎn)換為二維平面圖、油畫(huà)與照片風(fēng)格轉(zhuǎn)換等;Github收藏量2847星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自伯克利大學(xué)的博士Jun-Yan Zhu。

第14名:Faiss

一個(gè)高效的相似搜索和密集向量聚類(lèi)的庫(kù),Github收藏量2629星。隸屬于Facebook研究院的項(xiàng)目。

第15名:Fashion-mnist

一個(gè)類(lèi)似于mnist的時(shí)尚產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù),Github收藏量2780星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Zalando Tech的研究科學(xué)家Han Xiao。

第16名:ParlAI

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

在各種公開(kāi)可用的對(duì)話數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練和評(píng)估AI模型的框架,Github收藏量2578星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Facebook研究院的Alexander Miller。

第17名:Fairseq

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

Facebook AI研究序列到序列模型的工具包,Github收藏量2571星。

第18名:Pyro

用Python和PyTorch進(jìn)行深度通用概率編程,Github收藏量2387星。項(xiàng)目隸屬于Uber的AI實(shí)驗(yàn)室。

第19名:iGAN

由GAN驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)圖像生成,Github收藏量2369星。

第20名:Deep-image-prior

不借助機(jī)器學(xué)習(xí)而實(shí)現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像恢復(fù),Github收藏量2188星。項(xiàng)目隸屬于俄羅斯Skolkovo科學(xué)技術(shù)大學(xué)博士Dmitry Ulyanov。

第21名:Face_classification

 

使用fer2013/imdb數(shù)據(jù)集與keras CNN模型和openCV進(jìn)行的實(shí)時(shí)人臉檢測(cè)和情感/性別分類(lèi),Github收藏量1967星。

第22名:Speech-to-Text-WaveNet

使用DeepMind的WaveNet和tensorflow技術(shù)進(jìn)行精確到句子的端到端英語(yǔ)語(yǔ)音識(shí)別,Github收藏量1961星。項(xiàng)目隸屬于Kakao Brain的Namju Kim。

第23名:StarGAN

多網(wǎng)絡(luò)下圖像到圖像轉(zhuǎn)換的統(tǒng)一生成框架,Github收藏量1954星。項(xiàng)目隸屬于高麗大學(xué)的Yunjey Choi。

第24名:MI-angets

機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)一代理,Github收藏量1658星。項(xiàng)目隸屬于Unity3D深度學(xué)習(xí)部門(mén)的Arthur Juliani。

第25名:DeepVideoAnalytics

一個(gè)分布式可視化搜索和可視化數(shù)據(jù)分析平臺(tái),Github收藏量1494星。項(xiàng)目隸屬于康奈爾大學(xué)的博士Akshay Bhat。

第26名:OpenNMT

Torch環(huán)境下的開(kāi)源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯工具,Github收藏量1490星。

第27名:Pix2pixHD

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

利用受限的GANs合成和操作2048x1024圖像的工具,Github收藏量1283星。項(xiàng)目隸屬于Nvidia的AI研究院科學(xué)家Ming-Yu Liu。

第28名:Horovod

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

針對(duì)TensorFlow的分布式訓(xùn)練框架,Github收藏量1188星。項(xiàng)目隸屬于Uber Engineering。

第29名:AI-Blocks

一個(gè)強(qiáng)大且直觀的“所見(jiàn)即所得”人機(jī)界面,任何人都可以基于這一工具創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Github收藏量899星。

第30名:deep-voice-conversion

盤(pán)點(diǎn):2018 年最出色的 30 個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

TensorFlow中用于語(yǔ)音轉(zhuǎn)換(語(yǔ)音風(fēng)格轉(zhuǎn)換)的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),Github收藏量845星。項(xiàng)目隸屬于來(lái)自Kakao Brain AI研究院的Dabi Ahn。

責(zé)任編輯:張燕妮 來(lái)源: 36kr
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