點擊上方“小詹學Python”，選擇“星標”公眾號

重磅干貨，第一時間送達

轉自 | 機器之心

本文介紹了 GitHub 上 star 量最高的 5 個機器學習項目，涉及人臉識別、文本處理、機器學習框架等。

機器學習領域正在飛速發展。GitHub 是一張舉世矚目的白板，高質量的代碼通常被發布在這張充滿智慧的無限大白板上。

顯然，我們不可能追蹤機器學習世界中的所有東西，但是 GitHub 上每個項目都具備自己的 star 量。即，如果你標星了一個倉庫，這意味著你對這個項目表達了贊賞，同時也跟蹤了你覺得有意思的倉庫。

星數排名可作為了解最受關注項目的重要指標。本文就介紹了機器學習領域星數排名最高的 5 個項目。

Face Recognition：26073★

GitHub 地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition?source=post_page---------------------------
這是世界上最簡潔的人臉識別工具。它提供對 Python 和命令行的應用程序接口（API），其用途是識別以及操作圖像中的人臉。它使用 Dlib 最先進的人臉識別算法構建，該深度學習模型在 LFW（Labeled Faces in the Wild）數據集上達到了 99.38% 的準確率。

它還提供了 face_recognition 命令行工具，它可以讓你在包含圖像的文件夾中使用命令行來進行人臉識別！

這個庫還可以處理實時人臉識別。

fastText：18931 ★

GitHub 地址：https://github.com/facebookresearch/fastText?source=post_page---------------------------

fastText 是由 Facebook 團隊開發的免費開源庫，用于高效詞表征學習。它是輕量級的，允許用戶學習文本表征和句子分類器。它可以在標準通用硬件上運行，模型甚至可以被壓縮到適應移動設備的大小。

文本分類是很多應用的核心問題，例如垃圾郵件檢測、情感分析或智能回復。文本分類的目標是給文檔（例如電子郵件、博客、短信、產品評論等）分配多個類別。

詞類示例（圖源：Alterra.ai）

對自然語言處理（NLP）愛好者而言，這是一款非常有用的工具。

圖源：https://fasttext.cc/?source=post_pag (https://fasttext.cc/?source=post_pag%EF%BC%89)
Awesome TensorFlow：14501★

GitHub 地址：https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

這是一個幫你理解和使用 TensorFlow 的資源集合。該 repo 涵蓋一系列資源列表，如很棒的 TensorFlow 實驗、庫和項目。

TensorFlow 是 Google 開發的端到端開源機器學習平臺。它有全面的生態系統，包括工具、庫和社區資源，允許研究者創建最先進的機器學習算法。使用 TensorFlow，開發者可以很容易地構建并部署由機器學習驅動的應用。

圖源：https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification?source=post_page?

Apache predictionio 11866 ★

GitHub 地址：https://github.com/apache/predictionio

Apache PredictionIO 是供開發者、數據科學家和終端用戶使用的開源機器學習框架。用戶可使用該框架構建真實的機器學習應用，并進行部署和測試。

它甚至支持事件收集、評估，以及查詢預測結果。它基于可擴展的開源服務，如 Hadoop、HBase 等。

就機器學習而言，該工具減輕了開發人員的思維負擔。

圖源：http://predictionio.apache.org/appintegration/?source=post_page?

Style2Paints：9860?★

GitHub 地址：https://github.com/lllyasviel/style2paints

該 repo 與前面 4 個有點不一樣，因為缺乏資金，它已經被關閉了！它確實是一個有趣的設想，使用 AI 給圖像上色。

創建者稱 Style2paints V4 是當前最好的 AI 線稿上色工具。

他們稱這個項目與之前的端到端圖像轉換方法不同，因為它是第一個用真實的人類作業流程為線稿上色的系統。很多藝術家熟悉這個流程。

素描-->彩色填充/扁平化-->漸變/細節添加-->陰影處理

Style2Paints 就是根據這個流程設計的。只用兩次點擊，該流程就可以使下圖中最左的圖變成中間的圖。

圖源：https://style2paints.github.io/?source=post_page
僅僅點擊 4 次，你就能夠得到下面這張圖：

圖源：https://github.com/lllyasviel/style2paints?source=post_page

原文鏈接：https://towardsdatascience.com/highest-rated-ml-projects-on-github-694486293512

推薦閱讀：（點擊下方標題即可跳轉）

沒看完這11 條，別說你精通 Python 裝飾器

人工智能必看的 45 篇論文（附下載地址）
3行代碼5秒摳圖的AI神器，根本無需PS！

??歡迎長按圖片識別二維碼關注～

總結

以上是生活随笔為你收集整理的牛逼轰轰！GitHub 上 Star 量最高的 5 个机器学习项目的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。