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Github上评分最高的5个机器学习项目

  【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的最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创建最先进的应用程序。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

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