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2018年最实用机器学习项目Top 6

讲述:丁婵大小:2.20M时长:02:23
在过去机器学习蓬勃发展的一年中,许多好用实用的机器学习项目纷纷出现,本文为大家推荐了 2018 年中六大最实用的机器学习项目。
该库的编写是为了简化训练快速准确的神经网络。它去掉了在实践中实施深度神经网络可能带来的所有细节工作。
它非常易于使用,并且设计成符合开发者的应用程序来构建思维模式。最初这个开源项目是为 Fast.ai 课程的学生创建的,该库以简洁易懂的方式编写在易于使用的 PyTorch 库上。
它是 Facebook AI 用于物体检测和实例分割研究所创建的研究平台,用 Caffe2 进行编写,它包含各种目标检测算法的实现。
这是来自 Facebook 的另一个研究,专门为文本表述和分类而设计。它配备了预先训练的 150 多种语言的词向量模型。这些词向量可以用于多种任务,包括文本分类、摘要和翻译。
这是一个用于自动机器学习(AutoML)的开源软件库,它的最终目标是为只有有限数据科学或机器学习背景的领域专家提供易于访问的深度学习工具。它还提供了自动搜索深度学习模型的最佳架构和超参数的功能。
它由谷歌创建,是快速原型的强化学习算法的研究框架。它旨在灵活且易于使用,实现标准的 RL 算法、指标和基准。
该项目是英伟达(Nvidia)最先进的视频到视频的合成算法。PyTorch 实现了高分辨率(例如 2048x1024)逼真的视频到视频转换方法。
这个库的好处在于其选择多样性,它提供了几种不同的 vid2vid 应用程序,包括自动驾驶 / 城市场景,人脸和人体姿势。此外,它还附带了丰富的指令和功能,包括数据集加载、任务评估、训练功能和多块 GPU。
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    机器学习 蓬勃发力,期待 出现更好用的项目
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