2018 年最富含金量的 6 款開源機器學習項目

雷鋒網 AI 科技評論按:剛過去的 2018 年對人工智能與機器學習領域來說是「豐收」的一年,我們看到越來越多具有影響力的機器學習應用被開發出來,並且應用到了實際生活的諸多領域,特別是在醫療保健、金融、語音識別、增強現實和更複雜的 3D 視頻應用領域。

此外,我們發現業內產生越來越多應用驅動型的研究工作,數量上甚至超過了理論驅動型研究。不可否認這種變化有其弊端,然而我們要看到它積極的一面,隨着能夠迅速被商業轉化的研究增多,對整個行業產生了不可估量的積極影響,這在機器學習開源領域尤其明顯。

最後,一起看看過去一年中 6 個最實用的機器學習項目。這些項目都已發佈了代碼與數據集,方便個人和小團隊進行學習並創造價值,這些項目也許在理論上並不具有開創性,卻非常實用。

本文源自 Towards Data Science 的 George Seif,雷鋒網 AI 科技評論編譯如下。

1)Fast.ai

開源地址:

https://github.com/fastai/fastai

Fast.ai 庫能讓我們通過最優方案來簡化神經網絡的訓練工程,它抽象出了在實際搭建深度神經網絡過程中的所有細節工作,設計上充分考慮了從業者們構建程序的思維模式,因而非常易於使用。該庫最初是為 Fast.ai 課程的學生所創建,通過簡潔易懂的方式在 Pytorch 庫的基礎上進行編寫。另外,它在文件庫的整理上也是一流的。(文件庫地址:https://docs.fast.ai/

2)Detectron

開源地址:

https://github.com/facebookresearch/Detectron

Detectron 是由 Facebook 開發用於物體檢測與實例分割的研究型平台,用深度學習框架 Caffe2 寫成,包含了各類物體檢測算法的實現,如:

Mask R-CNN:通過 Faster R-CNN 結構實施物體檢測與實例分割。

https://arxiv.org/abs/1703.06870

RetinaNet:特徵金字塔網絡,通過獨特的 Focal Loss 來處理具有挑戰性的案例。

https://arxiv.org/abs/1708.02002

Faster R-CNN:物體檢測網絡中最常見的結構。

https://arxiv.org/abs/1506.01497

所有網絡均可使用以下任一備選分類網絡:

ResNeXt{50101152}

https://arxiv.org/abs/1611.05431

RESNET{50101152}

https://arxiv.org/abs/1512.03385

特徵金字塔網絡(使用 ResNet / ResNeXt)

https://arxiv.org/abs/1612.03144

VGG16

https://arxiv.org/abs/1612.03144

值得一提的是,這些平台功能自帶 COCO 數據集上的預訓練模型,這也意味着用戶可以快速使用。同時這些功能均已嚴格按照標準評估指標在 Detectron model zoo(https://github.com/facebookresearch/Detectron/blob/master/MODEL_ZOO.md)中完成測試工作。

3)FastText

開源地址:

https://github.com/facebookresearch/fastText

這是另一項來自 Facebook 的研究成果,fastText 庫專為文本表示與文本分類而編寫。該庫配備了預先訓練好的單詞向量模型,涵蓋語言達 150 多種,可用於完成多項任務,包括文本分類、摘要和翻譯等。

4)AutoKeras

Auto-Keras 是用於自動機器學習(AutoML)的開源軟件庫,由德克薩斯 A&M 大學的 DATA Lab(http://faculty.cs.tamu.edu/xiahu/index.html)與社區貢獻者共同開發。AutoML 的目標是為缺乏數據科學或機器學習背景的領域專家們打造一個易於使用的深度學習工具。Auto-Keras 提供了為深度學習模型自動匹配最佳架構與超參數的功能。

5)Dopamine

開源地址:

https://github.com/google/dopamine

Dopamine 是 Google 專為加速強化學習算法原型設計而創建的研究框架,在嚴格遵照 RL 算法、指標與基準的基礎上,達到靈活且易於使用的目的。

根據 Dopamine 提供的文檔顯示,他們產品設計原則包括:

  • 便於執行的實驗:幫助新用戶運行基準實驗

  • 靈活的開發流程:促進更多開創性想法的誕生

  • 簡潔可靠:能夠落地實現一些較舊或者較流行的算法

  • 可重複性:確保結果得以復現

6)vid2vid

開源地址:

https://github.com/NVIDIA/vid2vid

vid2vid 是基於 Nvidia 最先進視頻到視頻合成算法的 Pytorch 實現項目。視頻到視頻合成算法的目標是習得從輸入源視頻(例如一系列語義分割 mask)到輸出可精確描繪源視頻內容的真實渲染視頻過程中的映射函數。

該庫的優點在於選擇的多樣性:它提供了針對自動駕駛/城市場景、人臉以及人體姿勢在內的不同 vid2vid 應用程序。此外,還附帶了豐富的指令和功能,其中包括數據集加載、任務評估、網絡訓練和多 GPU!

特別提及

  • ChatterBot:用於創建對話引擎和聊天機械人的機器學習項目

開源地址:

https://github.com/gunthercox/ChatterBot

  • Kubeflow:Kubernetes 的機器學習工具包

開源地址:

https://github.com/kubeflow/kubeflow

  • imgaug:用於圖像增強的深度學習項目

開源地址:

https://github.com/aleju/imgaug

  • imbalanced-learn:scikit 下的 Python 框架,專用於修復不平衡的數據集

開源地址:

https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn

  • mlflow:用於管理 ML 項目周期的開源平台,覆蓋實驗、復現與部署等流程。

開源地址:

https://github.com/mlflow/mlflow

  • AirSim:基於 Unreal Engine/ Unity 的自動駕駛汽車模擬器,由微軟出品

開源地址:

https://github.com/Microsoft/AirSim

雷鋒網 AI 科技評論


想在手機閱讀更多網站設計及開發資訊?下載【香港矽谷】Android應用
分享到Facebook
技術平台: Nasthon Systems