Rishi Sidhu作家Nurhachu Null、Geek AI翻译

GitHub上Star量最高的5个板滞进修项目

本文先容了 GitHub 上 star 量最高的 5 个板滞进修项目,涉及人脸识别、文本处理、板滞进修框架等。

板滞进修范畴正飞速开展。GitHub 是一张举世注目标白板,高质料的代码一般被发布这张充满伶俐的无量清楚板上。

分明,我们不行够追踪板滞进修天下中的所有东西,可是 GitHub 上每个项目都具备本人的 star 量。即,假如你标星了一个堆栈,这意味着你对这个项目外达了称颂,同时也跟踪了你认为成心思的堆栈。

星数排名可举措了解最受体恤项目标主要目标。本文就先容了板滞进修范畴星数排名最高的 5 个项目。

Face Recognition:26073★

GitHub 地址:https://github.com/ageitgey/face_recognition?source=post_page---------------------------

这是天下上最简明的人脸识别东西。它供应对 Python 和命令行的运用顺序接口(API),其用途是识别以及操作图像中的人脸。它运用 Dlib 最先辈的人脸识别算法构修,该深度进修模子 LFW(Labeled Faces in the Wild)数据集上抵达了 99.38% 的准确率。

它还供应了 face_recognition 命令行东西,它可以让你包罗图像的文献夹中运用命令行来举行人脸识别

这个库还可以处理及时人脸识别

fastText:18931 ★

GitHub 地址:https://github.com/facebookresearch/fastText?source=post_page---------------------------

fastText 是由 Facebook 团队开辟的免费开源库,用于高效词外征进修。它是轻量级的,答运用户进修文本外征和句子分类器。它可以标准通用硬件上运转,模子以致可以被压缩到顺应挪动配备的大小。

文天职类是许众运用的中心题目,比如垃圾邮件检测、心情剖析或智能再起。文天职类的目标是给文档(比如电子邮件、博客、短信、产批判论等)分派众个种别。

词类示例(图源:Alterra.ai)

对自然言语处理(NLP)喜好者而言,这是一款十分有用的东西。

图源:https://fasttext.cc/?source=post_pag (https://fasttext.cc/?source=post_pag%EF%BC%89)

Awesome TensorFlow:14501★

GitHub 地址:https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow

这是一个帮你了解和运用 TensorFlow 的资源汇合。该 repo 涵盖一系列资源列外,如很棒的 TensorFlow 实行、库和项目。

TensorFlow 是 Google 开辟的端到端开源板滞进修平台。它有厉密的生态系统,包罗东西、库和社区资源,容许研讨者创立最先辈的板滞进修算法。运用 TensorFlow,开辟者可以很容易地构修并安排由板滞进修驱动的运用。

图源:https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/basic_classification?source=post_page 

Apache predictionio 11866 ★

GitHub 地址:https://github.com/apache/predictionio

Apache PredictionIO 是供开辟者、数据科学家和终端用户运用的开源板滞进修框架。用户可运用该框架构修实的板滞进修运用,并举行安排和测试。

它以致支撑事情搜罗、评估,以及盘诘预测结果。它基于可扩展的开源效劳,如 Hadoop、HBase 等。

就板滞进修而言,该东西减轻了开辟职员的思念担负。

图源:http://predictionio.apache.org/appintegration/?source=post_page 

Style2Paints:9860 ★

GitHub 地址:https://github.com/lllyasviel/style2paints

该 repo 与前面 4 个有点不相同,因为缺乏资金,它曾经被关合了!它确实是一个幽默的念象,运用 AI 给图像上色。

创立者称 Style2paints V4 是目今最好的 AI 线稿上色东西。

他们称这个项目与之前的端到端图像转换方法差别,因为它是第一个用实的人类功课流程为线稿上色的系统。许众艺术家熟习这个流程。

素描-->彩色填充/扁平化-->渐变/细节添加-->暗影处理

Style2Paints 便是依据这个流程计划的。只用两次点击,该流程就可以使下图中最左的图变成中心的图。

图源:https://style2paints.github.io/?source=post_page

仅仅点击 4 次,你就可以取得下面这张图:

图源:https://github.com/lllyasviel/style2paints?source=post_page

原文链接:https://towardsdatascience.com/highest-rated-ml-projects-on-github-694486293512

工程板滞进修智能软件TensorFlow人脸识别GitHub
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相关数据
人脸识别技能

广义的人脸识别实行包罗构修人脸识别系统的一系列相关技能,包罗人脸图像搜罗、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等;而狭义的人脸识别特指通过人脸举行身份确认或者身份查找的技能或系统。 人脸识别是一项热门的盘算机技能研讨范畴,它属于生物特征识别技能,是对生物体(一般特指人)本身的生物特征来区分生物体个体。

外征进修技能

板滞进修范畴,外征进修(或特征进修)是一种将原始数据转换成为可以被板滞进修有用开辟的一种技能的汇合。特征进修算法呈现之前,板滞进修研讨职员需求应用手动特征工程(manual feature learning)等技能从原始数据的范畴常识(domain knowledge)修立特征,然后再安排相关的板滞进修算法。虽然手动特征工程关于运用板滞进修很有用,但它同时也是很艰难、很腾贵、很耗时、并依赖于强大专业常识。特征进修补偿了这一点,它使得板滞不光能进修到数据的特征,并能应用这些特征来完毕一个精细的义务。

fastText技能

Facebook开辟的文本处理东西,是一个用于高效进修单词外示和句子分类的库。

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