amazing machine learning opensource 2019
1.0.0
過去 1 年間の素晴らしい機械学習オープンソース ツールとプロジェクト (v.2019)
過去 1 年間、私たちは約 22,000 の機械学習オープンソース ツールとプロジェクトを比較して、上位 49 を選出しました (確率 0.22%)。
ツールとプロジェクトは 6 つのカテゴリに分類されます
コンピュータビジョン (1~5)
強化学習 (6~13)
NLP (14~20)
ガン(21~26)
ニューラルネットワーク (27~35)
ツールキット(36~49)
これは非常に競争の激しいリストで、2018 年 1 月から 12 月の間に公開されたオープンソースの機械学習プロジェクトのうち最も優れたものを慎重に選出しています。Mybridge AI は、人気、エンゲージメント、最新性を考慮して品質を評価します。品質については、Github ️ の平均数は 3,566 です。
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元の媒体記事: リンク
A) 初心者: Python を使用した機械学習、データ サイエンス、ディープ ラーニング。 TensorFlow とニューラル ネットワーク 84,632 件が推奨、4.5/5 つ星
B) 上級: Python の深層強化学習。 20,396 件の推奨、4.6/5 つ星
Detectron: オブジェクト検出研究のための FAIR 研究プラットフォーム。Mask R-CNN や RetinaNet などの一般的なアルゴリズムを実装しています。 ★18910
Openpose: 体、顔、手を推定するためのリアルタイム複数人物キーポイント検出ライブラリ ★11048
DensePose: 2D RGB 画像のすべての人間のピクセルを身体の 3D サーフェスベースのモデルにマッピングするためのリアルタイム アプローチ ★4165
Maskrcnn-benchmark: PyTorch でのセマンティック セグメンテーションおよびオブジェクト検出アルゴリズムの高速なモジュール式リファレンス実装。 ★3888
SNIPER は効率的なマルチスケール物体検出アルゴリズムです ★1963
Psychlab: Psychlab プラットフォーム (エージェントベース AI 用 3D プラットフォーム) を使用して実装された実験パラダイム ★5594
ELF: ゲーム研究のための、広範で軽量かつ柔軟なプラットフォーム。私たちはそれを使用して、囲碁ボットである ELF OpenGo を構築しました。これは、世界トップ 30 プレーヤー 4 人に対して 14 勝 0 敗の記録を達成しました ★2406
TRFL: TensorFlow で強化学習 (RL) エージェントを作成するための便利な構成要素のライブラリ ★2312
Horizon: 大規模な製品およびサービス向けの初のオープンソース強化学習プラットフォーム ★1702
Chess-alpha-zero: AlphaGo Zero メソッドによるチェスの強化学習。 ★1307
Dm_control: DeepMind コントロール スイートおよびコントロール パッケージ ★1231
MAMEToolkit: アーケード ゲーム強化学習 Python ライブラリ ★437
Reaver: Reaver: モジュール型深層強化学習フレームワーク。 StarCraft II に焦点を当てています。 Gym、Atari、MuJoCoに対応。参照結果と一致します。 ★355
Bert: TensorFlow コードと BERT の事前トレーニング済みモデル ★11691
Pytext: PyTorch に基づく自然言語モデリング フレームワーク ★4466
Bert-as-service: 言語表現を事前トレーニングするために Google によって開発された NLP モデル。これは、Web 上で公開されている膨大な量のプレーン テキスト データを活用し、教師なしの方法でトレーニングされます。 ★2053年
UnsupervisedMT: フレーズベースおよびニューラル教師なし機械翻訳 - Facebook Research ★1066
DecaNLP: 自然言語十種競技: NLP のためのマルチタスクの課題 - Salesforce ★1647
Nlp-architect: Intel AI Lab による NLP Architect: NLP の最先端の深層学習トポロジと技術を探索するための Python ライブラリ ★1751
Gluon-nlp: NLP を簡単に ★1262
DeOldify: 古い画像を色付けして復元するディープラーニングベースのプロジェクト ★5059
Progressive_growing_of_gans: 品質、安定性、バリエーションを向上させるための GAN の漸進的成長 ★4046
MUNIT: マルチモーダル教師なし画像から画像への変換 ★1339
Transparent_latent_gan: 教師あり学習を使用して GAN の潜在空間を明らかにし、制御された生成と編集を行う ★1337
Gandissect: GAN のニューロンを視覚化して理解するための Pytorch ベースのツール。 ★1064
GANimation: 1 枚の画像から解剖学を意識した顔アニメーション ★869
Fastai: 最新のベスト プラクティスを使用して、高速かつ正確なニューラル ネットワークのトレーニングを簡素化します ★11594
DeepCreamPy: ディープ ニューラル ネットワークによるエロアニメの無検閲 ★7045
Augmentor v0.2: 機械学習用の Python の画像拡張ライブラリ。 ★2805
Graph_nets: Tensorflow でグラフ ネットを構築する ★2722
Textgenrnn: 事前学習済みの文字ベースのリカレント ニューラル ネットワークを使用してテキストを簡単に生成する Python モジュール。 ★1900年
人物ブロッカー: 事前学習済みのニューラル ネットワークを使用して、画像 (ブラック ミラーなど) 内の人物を自動的に「ブロック」します。 ★1806年
Deepvariant: DeepVariant は、ディープ ニューラル ネットワークを使用して、次世代 DNA シーケンス データから遺伝的バリアントを呼び出す分析パイプラインです。 ★1502
Video-nonlocal-net: ビデオ分類のための非ローカル ニューラル ネットワーク ★1048
Ann-visualizer: Artificial Neural Networks (ANN) を視覚化するための Python ライブラリ ★922
Tfjs: ML モデルのトレーニングとデプロイのための、WebGL で高速化されたブラウザベースの JavaScript ライブラリ。 ★10265
ドーパミン: 強化学習アルゴリズムの高速プロトタイピングのための研究フレームワーク - Google ★7139
ライム: 機械学習分類器の予測を説明する ★5173
Autokeras: 自動機械学習 (AutoML) 用のオープンソース ソフトウェア ライブラリ ★4517
Shap: 期待値と Shapley 値を使用して、機械学習モデルの出力を説明します。 ★3492
MMdnn: ユーザーがさまざまな深層学習フレームワーク間で相互運用できるようにするツールのセット。例: モデルの変換と視覚化。 Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow 間のモデルの変換 ★3020
Mlflow: 機械学習ライフサイクルのためのオープンソース プラットフォーム ★3011
Mace: モバイル異種コンピューティング プラットフォーム向けに最適化された深層学習推論フレームワーク。 ★2978
PySyft: 安全でプライベートな深層学習のための Python ライブラリ。 PySyft は、PyTorch 内の Multi-Party Computation (MPC) を使用して、モデル トレーニングからプライベート データを分離します ★2594
Adanet: 学習保証を備えた高速かつ柔軟な AutoML。 ★2291
Tencent-ml-images: 最大のマルチラベル画像データベース。 ResNet-101 モデル; ImageNet で 80.73% のトップ 1 アクセス ★2094
Donkeycar: 小規模の自動運転車を構築するためのオープンソースのハードウェアおよびソフトウェア プラットフォーム。 ★1207
PocketFlow: より小型で高速な AI アプリケーションを開発するための自動モデル圧縮 (AutoMC) フレームワーク。 ★1674年
DALI: 深層学習アプリケーションにおけるデータ前処理のための、高度に最適化されたビルディング ブロックと実行エンジンの両方を含むライブラリ ★1012
