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5月GitHub上数据科学和机器学习项目TOP5

讲述:丁婵大小:1.12M时长:02:26
今年 5 月,在 GitHub 社区中,英特尔开放了它的 NLP 架构库,微软也发布了 ML .NET,来支持 .Net 开发者的机器学习等。本文列出了 5 月份最热门的 5 个数据科学和机器学习项目。
1 .ML .NET
ML .NET 是一个开源的机器学习框架,旨在让 ML 面向 .NET 开发人员。有了 ML,开发人员就能够在 .NET 开发自己的模型了,而所有这些都不需要构建机器学习模型的经验。目前这还只是个预览版,包含基本的分类和回归算法。
ML .NET 最初是由微软开发的,现在已经广泛应用于 Windows、Excel、Access、Bing 等产品中。这个版本还捆绑了 .NET API,用于各种模型训练模型的任务。
2.NLP Architect
NLP Architect 是一个英特尔开源的 Python 库,旨在让数据科学家探索在自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)和自然语言理解(Natural Language Understandings,NLU)领域中,最先进的深度学习技术。
3.Amazon Scraper
这个 Python 包能够让开发者从亚马逊中搜索和提取产品信息。使用者需要做的,就是输入想要搜索的关键词和最大产品数量(这是可选的),可以使用 CSV 格式获得输出,然后将其插入到最喜欢的工具中并进行分析。
4.PIGO – Face Detection in Go
PIGO 是一个用 Go 编程语言开发的人脸检测库,这个库的一些主要特点包括:
处理速度快;
在检测之前不需要对图像进行预处理;
无需计算积分图像、图像金字塔、HOG 金字塔或任何其他类似的数据结构;
人脸检测是基于二进制文件数据树结构编码的像素强度比较。
5.RL-Adventure-2: Policy Gradients
这个库是为所有的强化学习爱好者开发的,涵盖了策略梯度算法有趣的新扩展,这是解决强化学习问题的最受欢迎的默认选择之一。这些扩展带来了训练时间的改善,提升了强化学习的整体表现。
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