编译：YeYi,ShanLIU,Aileen2017年是机器学习应用百花齐放的一年，令人惊叹的想法和项目层出不穷。我们比较了过去一年中近8,800个开源机器学习项目，并从中选出30个（Top0.3%）列出。这是一个非常有竞争力的列表，它精心挑选了2017年1月至12月发布的机器学习库、数据集和应用程序中的高质量项目。我们根据受欢迎程度、参与度和新近度对其质量进行评分。有一个数据可以让你对表单的质量有一个直观的印象：这些项目的GitHub平均星数是3558。开源项目对数据科学家来说是有意义的。通过阅读源码，你可以在前人的基础上构建更强大的项目。请随意尝试这些您可能在去年错过的机器学习项目。No.1-FastText:FastTextRepresentation/ClassificationLibraryGitHubstars:11786来源:FacebookResearch链接:https://github.com/facebookresearch/fastTextand[Muse:MultilingualUnsupervised/SupervisedWordEmbeddingBasedonFastText(GitHub数stars:695)https://github.com/facebookresearch/MUSE]No.2-Deep-photo-styletransfer:栾福君康奈尔大学论文《Deep Photo Style Transfer》的代码和数据GitHubstars数：9747链接：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransferNo.3-人脸识别：世界上最简单的Python和命令行人脸识别apiGitHubstars：8672来源：AdamGeitgey链接：https://github.com/ageitgey/face_recognitionNo.4-Magenta：机器智能音乐和艺术生成器GitHubstars：8113链接：https://github.com/tensorflow/magentaNo.5-Sonnet：基于TensorFlow的神经网络库GitHubstars：5731来源：DeepMind成员MalcolmReynoldsLink:https://github.com/deepmind/sonnetNo.6-deeplearn.js:Web端硬件交流加速机器学习库GitHubstars：5462来源：GoogleBrainTeamNikhilThorat链接：https://github.com/PAIR-code/deeplearnjsNo.7-FastStyleTransfer：TensorFlow快速风格转换GitHubstars：4843来源：LoganEngstromof麻省理工学院链接：https://github。com/lengstrom/fast-style-transferNo.8-Pysc2：星际争霸II学习环境GitHub星数：3683来源：DeepMindTimoEwalds等。链接：https://github.com/deepmind/pysc2No.9-AirSim：微软人工智能研究院出品的基于虚幻引擎的开源自动驾驶模拟器GitHubstars数：3681来源：微软ShitalShah链接：https：//github.com/Microsoft/AirSimNo.10-Facets：机器学习数据集可视化工具GitHubstars：3371来源：GoogleBrain链接：https://github.com/PAIR-code/facetsNo.11-Style2Paints：AI漫画线draftcoloringtoolGitHubstars:3310Links:https://github.com/lllyasviel/style2paintsNo.12-Tensor2Tensor:forgeneralizedsequence-sequence模型工具库中GitHubstars数：3087来源：RyanSepassiofGoogleBrain链接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensorNo.13-基于PyTorch的图像到图像转换工具（如horse2zebra、edges2cats等）GitHubstar数：2847来源：Dr.JunyanZhufromUCBerkeleyLink:https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pixNo.14-Faiss：一个高效的工具库similarityretrievalandclusteringwithdensevectorsGitHub星数：2629来源??：Facebook链接：https://github.com/facebookresearch/faissNo.15Fashion-mnist：类似于MNIST的时尚产品数据集GitHub星数：2780来源：韩晓ZalandoTech链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnistNo.16-ParlAI：适用于在各种公共对话数据集上训练和评估AI模型GitHubstars的框架：2578来源：FacebookResearch的AlexanderMiller链接：https://github.com/facebookresearch/ParlAINo.17Fairseq：SequencetoSequenceToolkitGitHubstars：2571来源：FAIR链接：https://github.com/facebookresearch/ParlAINo.17://github.com/facebookresearch/fairseqNo.18Pyro：使用Python和PyTorch进行深度通用概率编程GitHub星数：2387来源：UberAILabs链接：https://github.com/uber/pyroNo.19iGAN:基于GAN的交互式图像生成器GitHubstars:2369链接:https://github.com/junyanz/iGANNo.20Deep-image-prior:UsingneuralnetworksforimagerestorationwithoutlearningprocessGitHubstars:2188Source：Skoltech链接的DmitryUlyanov博士：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-priorNo.21Face_classification：基于KerasCNN模型和OpenCV的实时人脸检测和表情/性别分类，使用fer2013/训练imdb数据集GitHubstars:1967链接:https://github.com/oarriaga/face_classificationNo.22SpeechtoTextWaveNet：使用DeepMind的WaveNet和TensorFlow进行端到端的句子级英语语音识别GitHub星级：1961来源：KakaoBrain的NamjuKim链接：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenetNo.23StarGAN：用于多域图像到图像转换的统一生成对抗网络GitHub星数：1954来源：高丽大学的YunjeyChoi链接：https://github.com/yunjey/StarGANNo.24MI-agents：UnityMachineLearningAgentGitHubstars：1658来源：深度学习Unity3D的ArthurJuliani链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agentsNo.25DeepVideoAnalytics：分布式视觉搜索和视觉数据分析平台GitHub星数：1494来源：康奈尔大学AkshayBhatNo.26OpenNMT：Torch上的开源神经机器翻译GitHub星数：1490链接：https://github.com/OpenNMT/OpenNMTNo.27Pix2PixHD:UsingconditionalGANtosynthesizeandprocess2048×1024resolutionimagesGitHubstars:1283来源：英伟达AI科学家Ming-YuLiu链接：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHDNo.28Horovod：分布式TensorFlow训练框架GitHubstars：1188来源：Uber工程团队链接：https://github.com/uber/horovodNo.29AI-Blocks：强大直观的WYSIWYG界面，允许任何人创建机器学习模型GitHubstars:899链接:https://github.com/MrNothing/AI-BlocksNo.30VoiceConversionwithNon-ParallelData:基于TensorFlow的深度神经网络语音转换(voiceStyleConversion)GitHubstars数:845来源：Kakao大脑人工智能研究团队的DabiAhn链接：https://github.com/andabi/deep-voice-conversion来源：https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-过去一年的项目-v-2018-b853b8621ac7数据文摘原译微信公众号《大数据文摘（id：BigDataDigest）》】点此阅读更多本作者好文
