【IT168 资讯】Github堪称是世界上最大的开源项目托管平台，受到了千百万名开发人员的关注，也因此有许多高质量代码展示于其中。作为近几年备受关注的热门技术，机器学习项目在Github上也很常见。

Photo by Morgan Harper Nichols on Unsplash

　　在Github上，每个项目都有一个星级评价。如果你给一个项目打上星号，那就表示你对这个项目十分欣赏，同时也Github也会记录下你所感兴趣的领域。

Github上关于“星星”的介绍

　　这个星级评价是我们了解哪些项目最受关注的一个很好的指标。下面，就让我们来看看5个评分很高的机器学习相关项目吧。

　　1)face-recognitio——25,858★

　　这是世界上最简单的面部识别工具，它为Python和命令行提供了一个应用程序编程接口(API)。它对识别和处理图像中的人脸很有用。它是使用Dlib的非常先进的人脸识别算法构建的。这个深度学习模型对Labeled Faces in the Wild提供的数据集具有99.38%的准确率。

　　它还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，让你可以在命令行本身的图像文件夹上进行人脸识别。

　　该库还可以处理实时人脸识别。

　　2 ) 由 FacebookResearch推出的fastText—18819★

　　fastText是Facebook团队为高效学习单词表示而开发的一个开源免费库。它是轻量级的，允许用户学习文本表示和语句的分类。它适用于标准的通用硬件。模型可以缩小尺寸，甚至适用于移动设备。

关于单词类别的一个例子|来源：Alterra.ai

　　文本分类是许多应用程序的核心问题，如垃圾邮件检测、情绪分析或智能回复。文本分类的目标是将文档(如电子邮件、帖子、文本消息、产品评论等)分配到多个类别。

　　对于NLP爱好者来说，这是一个非常有用的资源。

fastText

　　3) awesome-tensorflow——14424★

　　这是一个能够帮助您理解和使用TensorFlow的资源。这个项目中包含了一系列很棒的TensorFlow实验、库和项目。

TensorFlow

　　TensorFlow是由谷歌设计的端到端的机器学习开源平台。它拥有一个由工具、库和社区资源组成的综合生态系统，让研究人员可以用ML创建非常先进的应用程序。通过它，开发人员可以轻松地构建和部署ML支持的应用程序。

　　4) predictionio by Apache——11852★

　　Apache PredictionIO是一个面向开发人员、数据科学家和最终用户的开源机器学习框架。用户可以使用这个框架构建真实的ML应用程序，部署和测试它们。

　　它甚至支持事件收集、评估和查询预测结果。它基于可伸缩的开源服务，如Hadoop、HBase等。

　　就机器学习而言，它基本上减轻了开发人员的负担。

PredictionIO

　　5) Style2Paints——9184★

　　这个项目与上面提到的几个项目有点不一样，因为它已经由于资金短缺而关闭了！这是一个非常有趣的概念，使用人工智能技术给图像上色。

　　很多人认为Style2paint V4是目前最好的由AI驱动的线稿着色工具。

　　它不同于以往的端到端、图像到图像的翻译方法，而是第一个根据现实中人类工作流程为线稿上色的系统。大多数画家都熟悉这个工作流：素描->颜色填充->添加渐变/细节->阴影。

　　Style2paint就是按照这个流程设计的，只需要单击2次就可以从最左边的图像生成中间的图像。

Style2paints

　　再点击4次，就会得到这个

Style2paints

　　互联网是一片海洋，机器学习是流入其中的河流，我们期待有更多更好的项目出现。

　　原文作者：Rishi Sidhu