過去的一個月中，我們在將近250個機器學習開源項目中，綜合各種條件進行打分排序，最終評選出十大最新、最棒的機器學習開源項目。
這份Top10名單包括NLP構架、圖像壓縮等項目。它們在GitHub上的平均標星數量是760多顆。希望你可以從中找到感興趣的項目。
10.generative-compression
作者：Eirikur Agustsson
★Star：225
這是一個基於生成對抗網絡（GANs）的極端學習圖像壓縮框架，由艾立克·阿古斯松（Eirikur Agustsson）等人開發。他們所提出的想法非常有趣，並且他們很好地描述了實現的方法。
9.Glow
作者： Jordan Fix
★Star：603
Glow是針對各種硬體目標的機器學習編譯器和執行引擎，旨在用作高級機器學習框架的後端。Glow的設計是為了允許對編譯器進行優化和生成神經網絡圖的代碼。這個軟體正處在實驗發展階段。
8.StarGAN Tensorflow
作者： JaeMyung Kim
★Star：382
StarGAN是一種新穎且可擴展的方法，只需使用一個模型就可以對多個域執行圖像到圖像的轉換。StarGAN的統一模型架構允許在單個網絡中同時訓練具有不同域的多個數據集。
7.SOD
作者： Symisc Systems
★Star：557
SOD是嵌入式計算機視覺和機器學習庫（CPU優化和IoT功能），旨在為計算機視覺應用提供通用基礎設施，並加速在開源和商業產品中使用機器感知。
6.FaceAI
作者：Alan、Rishab Sharma等
★Star：1482
這是一款入門級的人臉、視頻、文字檢測以及識別項目，主要功能有：人臉檢測、識別（圖片、視頻），輪廓標識，頭像合成（給人戴帽子），數位化妝（畫口紅、眉毛、眼睛等），性別識別，表情識別（生氣、厭惡、恐懼、開心、難過、驚喜、平靜等七種情緒），視頻對象提取，圖片修復（可用於水印去除），圖片自動上色，眼動追蹤（待完善），換臉（待完善），等等。
5.Dragonfire v1.0
作者：Mehmet等
★Star：688
Dragonfire是一個基於Ubuntu的Linux發行版的開源虛擬助理項目，分別為你的每一個命令執行下列步驟：
1.搜索內置命令並評估代數表達式；
2.嘗試學習使用高級NLP和資料庫管理技術；
3.詢問全知的Q＆A引擎（感謝維基百科）；
4.使用Deep Conversation系統進行響應。
4. Gym Retro
作者：Praveen Palanisamy等
★Star：905
Gym Retro是來自Open AI的一個強化遊戲（包括世嘉、任天堂的部分遊戲）的學習研究平臺，使用Libretro API將視頻遊戲模擬器內核變成Gym環境。它可以在支持Python 3.5和3.6的Linux、MacOS和Windows系統上運行。
3.MLflow
作者：Matei Zaharia
★Star：1355
MLflow是一個開源平臺，旨在管理整個機器學習生命周期，並與任何機器學習庫一起工作。
MLflow的第一個alpha版本有三個組件：
1.MLflow跟蹤是一個API和用戶界面，用於在運行機器學習代碼時記錄參數，代碼版本，指標和輸出文件，以便以後可視化它們。
2. MLflow項目提供了打包可重用數據科學代碼的標準格式。每個項目都只是一個包含代碼或Git存儲庫的目錄，並使用一個描述符文件來指定它的依賴關係以及如何運行代碼。
3. MLflow模型是一種用多種格式打包機器學習模型的慣例，稱為「添加劑」（ flavors）。MLflow提供了多種工具來幫助您部署不同風格的模型。
註： MLflow的當前版本是alpha版本。目前不支持在Windows上運行MLflow。
2.video-nonlocal-net
作者：王曉龍、何愷明
★Star：614
video-nonlocal-net是來自Facebook AI Research（FAIR）的研究，是論文《非局部神經網絡》視頻分類實驗的實際體現，代碼基於Caffe2框架開發。
註：Caffe，是一種常用的深度學習框架，主要應用於視頻、圖像處理方面。
1.NLP-Architect
作者：英特爾AI Lab
★Star：1194
這是英特爾人工智慧實驗室（英特爾AI Lab）的部分項目。
NLP Architect是一個開源Python庫，用於探索自然語言處理（NLP）和自然語言理解（NLU）最新深度學習拓撲和訓練範式，旨在成為未來研究和協作的平臺。
來源：medium作者：mybridge智能觀 編譯
—完—
聲明：編譯文章旨在幫助讀者了解行業新思想、新觀點及新動態，為原作者觀點，不代表智能觀觀點。