2017年是机器学习应用全面开花的一年，惊为天人的想法和项目层出不穷。我们对比了过去一年中近8800个开源机器学习项目，并挑选了其中较好的30个(Top 0.3%)列举于此。
这是一份***竞争性的列表，它精挑细选了发表于2017年1月-12月份的机器学习库、数据集和应用类的优质项目。我们通过流行度、参与度和时近性来对其质量进行评级。有一项数据可以让你对表单质量有一个直观印象：这些项目的GitHub平均stars数是3558。
开源项目对于数据科学家而言是很有意义的。你可以通过阅读源代码，在前人的基础上构建更加强大的项目。你可以尽情尝试一下这些可能在去年与你失之交臂的机器学习项目。
No.1 - FastText：快速文本表示/分类库
GitHub stars数: 11786个
来源：Facebook研究
链接：https://github.com/facebookresearch/fastText
以及[Muse：基于FastText的多语言无监督/监督词嵌入(GitHub stars数：695个)https://github.com/facebookresearch/MUSE]
No.2- Deep-photo-styletransfer：康奈尔大学 Fujun Luan 论文《Deep Photo Style Transfer》的代码与数据
GitHub stars数：9747个
链接：https://github.com/luanfujun/deep-photo-styletransfer
No.3 - face recognition：世界上最简单的适用于Pyhthon的面部识别api以及命令行
GitHub stars数：8672个
来源：Adam Geitgey
链接：https://github.com/ageitgey/face_recognition
No.4 - Magenta：机器智能音乐与艺术生成器
GitHub stars数：8113
链接：https://github.com/tensorflow/magenta
No.5 - Sonnet：基于 TensorFlow 的神经网络库
GitHub stars数：5731个
来源：DeepMind 成员 Malcolm Reynolds
链接：https://github.com/deepmind/sonnet
No.6 - deeplearn.js：网页端硬件加速机器学习库
GitHub stars数：5462个
来源：Google Brain 团队 Nikhil Thorat
链接：https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs
No.7 - Fast Style Transfer：TensorFlow 快速风格转换
GitHub stars数：4843个
来源：MIT的Logan Engstrom
链接：https://github.com/lengstrom/fast-style-transfer
No.8 - Pysc2：星际争霸II 学习环境
GitHub stars数：3683个
来源：DeepMind Timo Ewalds 等人
链接：https://github.com/deepmind/pysc2
No.9 - AirSim：微软AI和研究院出品的基于虚幻引擎的开源自动驾驶模拟器
GitHub stars数：3681个
来源：微软的Shital Shah
链接：https://github.com/Microsoft/AirSim
No.10 - Facets：机器学习数据集可视化工具
GitHub stars数：3371个
来源：Google Brain
链接：https://github.com/PAIR-code/facets
No.11 - Style2Paints：AI漫画线稿上色工具
GitHub stars数: 3310个
链接：https://github.com/lllyasviel/style2paints
No.12 - Tensor2Tensor：用于广义序列-序列模型的工具库
GitHub stars数目: 3087个
来源：Google Brain 的Ryan Sepassi
链接：https://github.com/tensorflow/tensor2tensor
No.13- 基于 PyTorch 的图像对图像转换工具 (如horse2zebra, edges2cats，等)
GitHub stars数：2847个
来源：UC Berkeley 朱俊彦博士
链接：https://github.com/junyanz/pytorch-CycleGAN-and-pix2pix
No.14 - Faiss：用密集向量高效相似性检索与聚类的工具库
GitHub stars数：2629个
来源：Facebook
链接：https://github.com/facebookresearch/faiss
No.15 Fashion-mnist：一个类似于 MNIST 的时尚产品数据集
GitHub stars数：2780个
来源：Zalando Tech 的 Han Xiao
链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
No.16 - ParlAI：适用于在各类公开的对话数据集上训练与评估AI模型的一个框架
GitHub stars数: 2578个
来源：Facebook Research的 Alexander Miller
链接：https://github.com/facebookresearch/ParlAI
No.17 Fairseq：序列到序列工具包
GitHub stars数: 2571个
来源：FAIR
链接：https://github.com/facebookresearch/fairseq
No.18 Pyro：使用 Python 和 PyTorch 进行深度通用概率编程
GitHub stars数: 2387个
来源：Uber AI Labs
链接：https://github.com/uber/pyro
No.19 iGAN：基于 GAN 的交互图像生成器
GitHub stars数: 2369个
链接：https://github.com/junyanz/iGAN
No.20 Deep-image-prior：使用神经网络进行图像恢复，然而无需学习过程
GitHub stars数: 2188个
来源：Skoltech 的 Dmitry Ulyanov博士
链接：https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-prior
No.21 Face_classification：基于 Keras CNN 模型与 OpenCV 的实时面部检测和表情/性别分类，训练与 fer2013/imdb 数据集
GitHub stars数: 1967个
链接：https://github.com/oarriaga/face_classification
No.22 Speech to Text WaveNet：使用 DeepMind 的 WaveNet 和 TensorFlow 构成的端到端句级英语语音识别
GitHub stars数: 1961个
来源： Kakao Brain 的 Namju Kim
链接：https://github.com/buriburisuri/speech-to-text-wavenet
No.23 StarGAN：用于多领域图像-图像转换的统一生成对抗网络
GitHub stars数: 1954个
来源：韩国大学的Yunjey Choi
链接：https://github.com/yunjey/StarGAN
No.24 MI-agents：Unity 机器学习智能体
GitHub stars数: 1658个
来源：深度学习 Unity3D 的Arthur Juliani
链接：https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
No.25 Deep Video Analytics：分布式可视化搜索和可视化数据分析平台
GitHub stars数: 1494个
来源：康奈尔大学的Akshay Bhat
No.26 OpenNMT：Torch 上的开源神经机器翻译
GitHub stars数：1490个
链接：https://github.com/OpenNMT/OpenNMT
No.27 Pix2PixHD：使用条件 GAN 合成和处理 2048×1024 分辨率的图像
GitHub stars数：1283个
来源：英伟达 AI 科学家 Ming-Yu Liu
链接：https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
No.28 Horovod：分布式 TensorFlow 训练框架
GitHub stars数：1188 个
来源：Uber 工程团队
链接：https://github.com/uber/horovod
No.29 AI-Blocks：强大而直观的 WYSIWYG 界面，可让任何人创建机器学习模型
GitHub stars数：899 个
链接：https://github.com/MrNothing/AI-Blocks
No.30 Voice Conversion with Non-Parallel Data：基于 TensorFlow 的深度神经网络语音转换(语音风格转换)
GitHub stars数：845个
来源：Kakao Brain人工智能研究团队的Dabi Ahn
链接：https://github.com/andabi/deep-voice-conversion
来源：
https://medium.mybridge.co/30-amazing-machine-learning-projects-for-the-past-year-v-2018-b853b8621ac7
【本文是51CTO专栏机构大数据文摘的原创译文，微信公众号“大数据文摘（ id: BigDataDigest）”】
