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9月份最热门的机器学习开源项目

讲述:丁婵大小:1.16M时长:02:33
随着越来越多的专业人员争相投入到机器学习领域,每个人都需要让自己的专业知识保持与时俱进,了解最新的进展以及框架。本文推荐了 9 月份 GitHub 上 Top5 的优秀项目,以供开发人员参考与学习。
在这个 repo 中,包含了数以百计的机器学习和深度学习研究论文及其代码。该 repo 的范围非常惊人,可以说是数据科学家的宝库。这里面的链接每周都会更新,值得一提的是,NIPS 2018 的一些相关工作也已经被收藏进该 repo。
目标检测在深度学习领域普及的十分迅速,这是毋庸置疑的。包括从游戏到监控的大量现实应用,支撑起了目标检测的主要研究对象。该 repo 中包含了目标检测领域的主要研究论文,以及他们的代码实现。并且最棒的一点是,这些代码有多种框架实现的版本,所以不管你是 Tensorflow、Keras、PyTorch 还是 Caffe 的用户,都可以从中有所收获。
杰里米·霍华德(Jeremy Howard)和他的团队,根据流行的 DAWNBench 基准,设计了性能超越 Google 的算法。该基准可以测量深度学习模型的训练时间、损耗以及其他方面的指标。现在你可以在自己的机器上重现这一工作过程,需要注意的是,该任务要使用 Python 3.6 或更高版本。
这是一个简单却非常有效的 Python 库,用于创建和发送数据工作流。此 repo 的目的是解决中低级数据任务 (包括并发和并行),在这些任务中 ,Spark 也许并不非常适用。这个 repo 包括代码、基准测试、文档和其他资源,可以帮助你成为数据管道专家。
如今,AI 已经可以根据某段视频中人体的动作,在另一个视频中让目标人物做出相同的动作。该工作是人体姿态估计领域的最新成果,该 repo 中包含了此算法的 PyTorch 实现,此算法可以捕捉和复制的细节非常惊人。
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