編譯：chux
出品：ATYUN訂閱號
在過去的一個月裏，我們（Mybridge）將近250個機器學習開源項目排名，選出前10位。
在此期間，我們將項目與新的或主要版本進行了比較。Mybridge AI根據各種因素對項目進行排名，以衡量專業人員的質量。
這個版本所有項目在Github上的平均評星：1345
主題：深度學習，Tensorflow，圖像增強，漫畫着色，強化學習，Unity，AI，小型設備，數據庫
本月課程：
- 初學者：使用Python進行數據科學，深度學習和機器學習。 [10,509推薦，4.5 / 5星]
- 高級AI：Python中的深度強化學習。[1,137推薦，4.7 / 5星]
1.Fastai
它使用現代最佳實踐簡化了快速準確的神經網絡訓練。Fastai庫是基於研究在開展深度學習最佳實踐，並以“開箱即用”的性質支持vision，text，tabular，和collab（協同過濾）的模型。由fast.ai提供。
Github評星8979。
項目：github.com/fastai/fastai?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
2.Deepvariant
DeepVariant是一種分析管道，它使用深層神經網絡從下一代DNA測序數據中調用遺傳變異。DeepVariant非常準確，強大，速度快，成本效益高，靈活，易於使用。由谷歌提供。
Github評星1262。
項目：github.com/google/deepvariant?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
3.Albumentations
基於高度優化的OpenCV庫的快速擴充；超級簡單但功能強大的界面，適用於不同的任務，如分割，檢測等；易於定製；易於添加其他框架。由Alexander Buslaev友情提供。
Github評星1102。
項目：github.com/albu/albumentations?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
4.MangaCraft
目前世界上最好的半自動漫畫着色項目。推薦中國用戶直接看作者親自錄製並上傳到BiliBili的教程視頻來學習軟件的正確使用方法。由Lllyasviel提供。
Github評星583。
項目：github.com/lllyasviel/MangaCraft?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
5.Holodeck
用於強化學習和機器人研究的高保真模擬器。
Github評星347。
項目：github.com/byu-pccl/holodeck?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
6.Petastorm
Uber ATG的深度學習數據訪問庫。該庫可直接從Apache Parquet格式的數據集中進行單機或分佈式訓練以及深度學習模型的評估。Petastorm支持流行的基於Python的機器學習（ML）框架，如 Tensorflow，PyTorch和PySpark。它也可以通過純Python代碼使用。由優步提供。
Github評星253。
項目：github.com/uber/petastorm?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
7.Ngx
基於神經網絡的視覺發生器和混合器。Ngx試圖利用神經網絡實現VJing。它執行pix2pix（使用cGAN的圖像到圖像轉換）作爲臨時的下一幀預測模型，該模型使用從視頻剪輯中提取的成對連續幀進行訓練，以便它可以通過不斷反饋框架生成無限持續時間的圖像序列。它還具有混合（交叉淡化）兩個pix2pix模型的功能，這些模型可以產生意外的變化並轉換爲生成的視頻。由Keijiro Takahashi提供。
Github評星103。
項目：github.com/keijiro/Ngx?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
8.AlphaAI
該項目旨在成爲堆疊神經網絡的高級實現，以預測股票的回報。目標是理解這種多層模型開發背後的核心原則以及訓練各個組件以獲得最佳預測能力的細微差別。一旦理解了核心原則，就可以用最新模型替換模型的各種組件。由Vivek Palaniappan提供。
Github評星91。
項目：github.com/VivekPa/AlphaAI?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
9.Blueoil
爲小型設備帶來深度學習。訓練神經網絡模型，將訓練有素的模型轉換爲可執行二進制（或庫），利用FPGA進行加速。由Blueoil提供。
Github評星74。
項目：github.com/blue-oil/blueoil?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
10.Tencent-ml-images
該存儲庫引入了名爲騰訊ML-Images的開源項目，由騰訊提供。
- ML-Images：最大的開源多標籤圖像數據庫，包括17,609,752個訓練和88,739個驗證圖像URL，最多可註釋11,166個類別
- Resnet-101型號：在ML-Images上進行預訓練，通過轉移學習在ImageNet上實現前1精度80.73％
Github評星917。
項目： github.com/Tencent/tencent-ml-images?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more