10月份最热门的机器学习开源项目
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：1.11M时长：02:25
本文作者普拉纳夫·达尔（Pranav Dar）对十月份 GitHub 上面最热门的机器学习开源项目进行了总结，本月收集的 GitHub 项目主要包括计算机视觉、谷歌最新开源的 BERT 框架的 PyTorch 实现等。
1.PyTorch 1.0 中更快的 R-CNN 和 Mask R-CNN
如今，计算机视觉已经变得非常流行，很多企业迫不及待地在他们的产品中实现和集成最新的算法。
当然，对象检测很容易成为这个领域中最受欢迎的技能。这是来自 Facebook 的一个非常酷的项目，旨在通过 PyTorch 1.0 框架为创建分割和检测模型提供构建块。Facebook 声称，它比 Detectron 框架快两倍，并提供了预训练模型，还有足够的资源和细节供入门参考。
2. 腾讯 ML Images（最大的开源多标签图像数据库）
这个项目是所有深度学习爱好者的金矿，它包括一个预训练的 Resnet-101 模型，迄今为止在 ImageNet 上实现了 80.73％的准确率。这个项目提供了大量有关入门的详细信息和代码，向社区提供高质量数据迈出了重要的一步。
3. 谷歌 BERT
BERT 在 11 种自然语言处理（NLP）任务中设置了各种新的基准。在各种 NLP 任务中使用的预训练语言模型，对某些人来说可能有点奇怪，但是 BERT 框架已经将其变为现实。
4. 提取最新的 Arxiv 研究论文及其摘要
这个项目使用 Python（v3.x）抓取 arxiv 论文返回最新的结果。这是一个非常有用的工具，可以选择自己想要阅读的论文。
5.DeepMimic
这个框架使用强化学习训练模拟人类各种各样的动作技巧，项目中提供了有关如何自行实现框架的视频和代码。
6.AdaNet
这是一个轻量级且可扩展的基于 TensorFlow 的框架，用于自动学习高质量模型。它最好的部分是你不需要过多介入，框架本身很智能、灵活，足以构建更好的模型。
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