3月份Github上最热门的TOP 7开源项目
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.50M时长：03:17
近日，普拉纳夫 · 达尔（Pranav Dar）发文总结了 2018 年 3 月份 Github 上最热门的 7 个数据科学和机器学习开源项目，其中包含了一些非常棒的代码库，比如谷歌大脑的 AstroNet，以及人工智能神经网络可视化工具等。
1.Person Blocker
这是一个 Python 库，它可以使用预先训练好的神经网络，自动屏蔽掉图像中所有的人。它的核心算法采用了 Mask R-CNN，并且在 MSCOCO 数据集上预先进行了训练。实际上，它甚至都不需要用到 GPU。
这套算法能够屏蔽遮挡的并不仅限于人，实际上它可以屏蔽所有的对象。它能够识别出 80 种不同类型的物体，包括车辆、小动物、电子产品等。
2.AstroNet
这是一个用来处理天文数据的深层神经网络模型，该模型基于卷积神经网络（CNN）构建 。早在 2017 年 12 月，谷歌大脑团队就曾透露，他们通过该模型发现了 2 颗新行星。这是一个巨大的发现，它展示了机器学习在当今世界的深远影响力。
如今，谷歌大脑已经发布了该技术相关的全部代码，任何人都可以使用。
3.ANN Visualizer
该项目同样是一个 Python 库，它可以让开发者仅用一行代码就可实现人工智能神经网络。它通常与 Keras 一起使用，并利用 Python 的 graphviz 库，来构建出一幅整洁炫酷的神经网络图。
4.Fast Pandas
即便是 Python 新手，也能够快速体会到 Pandas 这个库的灵活性和强大的功能。对数据科学家来说，常常需要足够的灵活性，并且能够针对不同问题想出应对之策。针对这种情形，该项目正好可以提供多个实用方案。
5.TensorFlow.js
使用这个开源库，开发人员可以通过 JavaScript 调用 API 的方法，在 Web 浏览器中训练和构建机器学习模型。
它可以使用 GPU 加速，并自动支持 WebGL。开发人员既可以导入预先训练好的模型，也可以在浏览器中对这些机器学习模型重新进行训练。
6.Caffe64
这是一个简单小巧但功能非常强大的神经网络库。众所周知，神经网络库的安装大多都比较复杂，而 Caffe64 简化了这一切，根据其开发人员的说法，这是最容易编译且最轻量级的神经网络库。
7.TensorFlow Hub
这个库主要用于促进机器学习模型可重用部分的发布、发现和使用。特别是它还提供了模块，这些模块是预先训练好的 TensorFlow 模型，可以在新任务上重复使用。
通过在相关任务上重新使用模块，开发人员可以用较小的数据集来训练模型、改进泛化以及大大加快训练速度。
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