GitHub上Star最高的5个机器学习项目

一、 face-recognition

项目地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition

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）。它能够被用来识别图像中的人脸。它使用dlib最早进的人脸识别算法构建。深度学习模型在LFW（Labeled Faces in the Wild）上具备99.38％的准确度。

它还提供了一个简单的face_recognition命令行工具，它容许你经过命令行对图像文件夹进行面部识别！

该库还能够处理实时人脸识别

 

二、fastText by FacebookResearch

项目地址：https://github.com/facebookresearch/fastText

fastText是Facebook团队的一个开源免费库，用于文本分类。它是轻量级的，容许用户学习文本表示和句子分类器。它可运行于标准的通用硬件上。该模型也能够被压缩到移动设备上。

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（例如电子邮件，帖子，文本消息，产品评论等）分配给多个类别。

对于NLP爱好者来讲，这是一个很是有用的资源。

 

三、awesome-tensorflow

项目地址：https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

这是一组能够帮助你了解和利用TensorFlow。github repo包含一系列精选的有趣的TensorFlow实验、库和项目。

TensorFlow是由Google开发设计的端到端机器学习开源平台。它拥有完善的生态系统，包含工具，库和社区资源等，可以让研究人员经过ML创造最早进的技术。使用它开发人员能够轻松构建和部署ML驱动的应用程序

 

四、 predictionio by Apache

项目地址：https://github.com/apache/predictionio

Apache PredictionIO是面向开发人员，数据科学家和终端用户的开源机器学习框架。用户可使用此框架构建、部署和测试ML应用程序。

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

就机器学习而言，它从根本上减轻了开发人员的负担。

 

五、Style2Paints

项目地址：https://github.com/lllyasviel/style2paints

该存储库与上述全部存储库略有不一样，由于它因为资金短缺而被关闭！这是一个很是有趣的概念，它将AI用于图像上色。

建立者声称Style2paints V4是当前最好的AI着色工具，认为它与之前的端到端图像转换方法不一样，由于它是第一个在现实工做流程中对线稿上色的AI。大多数人类艺术家都熟悉这个工做流程：

素描 - > 颜色填充/扁平化 - > 渐变/细节添加 - > 阴影

Style2Paints就是根据此流程设计的。你只须要点击2次鼠标就能够从最左边的图像生成中间图像。

只需再点击4次，这就是你获得的

来源：开源最前线

                         

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