インベントリ | 2018 年のベスト 30 の機械学習プロジェクト

編集者注: この記事は Mybridge からのもので、過去 1 年間 (2017 年) で最も素晴らしい 30 の機械学習プロジェクトを紹介しています。この記事の元のタイトルは「過去 1 年間の 30 の素晴らしい機械学習プロジェクト (v.2018)」で、Medium に掲載されています。

過去 1 年間で、約 8,800 件のオープンソース機械学習プロジェクトを比較し、上位 30 件を選択しました (選択される可能性は 0.3%)。

これは、2017 年 1 月から 12 月の間にリリースされた最高のオープン ソース 機械学習ライブラリ、データセット、アプリケーションを厳選した、非常に競争の激しいリストです。 Mybridge AI は、プロジェクトの人気度、参加度、適時性などの指標を評価基準に組み込み、プロジェクトの品質を判断します。 Github 上のこれらのプロジェクトのコレクション数 (星の数) の平均は 3558 であり、これはこれらのプロジェクトの品質を大まかに把握するのに十分です。

オープンソース プロジェクトはデータ サイエンティストにとって役立ちます。ソースコードを読んで学習し、既存のプロジェクトに基づいて何か新しいものを構築することもできます。昨年見逃したかもしれない、これらのエキサイティングな機械学習プロジェクトを試してみるために、十分な時間を取ってください。

1位: FastText

Github で 11786 個のスターを獲得した、高速なテキスト表示と分類のためのライブラリです。このプロジェクトはFacebook Researchと提携しています。

No.2：ディープフォト風転写

論文「Deep Photo Style Transfer」のコードとデータ。Github で 9747 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、コーネル大学の博士号を持つ Fujun Luan 氏が担当しています。

3位：顔認識

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Github で 8672 個のスターを獲得した、Python とコマンドライン向けの世界で最もシンプルな顔認識 API。プロジェクトは Adam Geitgey が所有します。

No.4: マゼンタ

機械知能を使用して音楽とアートを作成するプロジェクト。Github で 8113 個のスターを獲得しています。

第5位：ソネット

Google TensorFlow をベースにしたニューラル ネットワーク ライブラリ。Github で 5731 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、Deepmind の Malcolm Reynolds と提携しています。

第6位：deeplearn.js

Web 用のハードウェア アクセラレーション マシン インテリジェンス ライブラリ。Github で 5462 個のスターを獲得。このプロジェクトは、Google Brain の Nikhil Thorat が担当しています。

No. 7: 高速スタイル転送

TensorFlow をベースにした画像とビデオのスタイル転送ツール。Github で 4843 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、MIT の Logan Engstrom と提携しています。

第8位：Pysc2

StarCraft 2 学習環境、Github で 3683 個のスター。このプロジェクトは、Deepmind の Timo Ewalds が所有しています。

第9位：エアシム

Microsoft AI Research の自動運転車向けの Unreal Engine ベースのオープンソース シミュレーター。Github で 3,861 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは Microsoft の Shital Shah が所有しています。

No. 10: ファセット

Github で 3371 個のスターを獲得した、機械学習データセットの視覚化プロジェクト。このプロジェクトは Google Brain の一部です。

11. スタイル2ペイント

Github で 3310 個のスターを獲得した、画像に色を付ける AI ツール。

第12位: Tensor2Tensor

Google Research の一般的なシーケンスツーシーケンス モデルのライブラリ。Github で 3087 個のスターが付いています。このプロジェクトは、Google Brain の Ryan Sepassi が担当しています。

第13回: pytorch-CycleGAN-and-pix2pix

Pytorch の画像スタイルまたはコンテンツ変換ツール。衛星地図を 2 次元平面地図に変換したり、油絵や写真スタイルの変換などを行います。Github コレクション 2847 個のスター。このプロジェクトは、バークレー大学の博士号を持つJun-Yan Zhu氏が担当しています。

第14位：ファイス

効率的な類似性検索と高密度ベクトルクラスタリングのためのライブラリ。Github で 2629 個のスターを獲得しています。 Facebook Research と提携したプロジェクト。

第15位：ファッション・ミニスト

MNIST に似たファッション製品データベース。Github で 2780 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、Zalando Techの研究科学者であるHan Xiao氏が担当しています。

第16位：ParlAI

公開されているさまざまな会話データセットで AI モデルをトレーニングおよび評価するためのフレームワーク。Github で 2578 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、Facebook Research の Alexander Miller が担当しています。

No. 17: フェアセク

シーケンスツーシーケンス モデルに関する Facebook AI 研究用のツールキット。Github で 2571 個のスターが付いています。

No.18: パイロ

Python と PyTorch を使用した Deep General Probabilistic Programming、Github で 2387 個のスター。このプロジェクトはUberのAIラボの一環である。

第19位：iGAN

GAN による動的画像生成。Github で 2369 個のスターを獲得。

No. 20: 深層画像事前分布

機械学習を使用しないニューラル ネットワーク画像復元、Github で 2188 個のスター。このプロジェクトは、ロシアのスコルコボ科学技術大学のドミトリー・ウリヤノフ博士と提携しています。

No.21: 顔の分類

keras CNN モデルと openCV を使用した fer2013/imdb データセットを使用したリアルタイムの顔検出と感情/性別分類。Github の 1967 スター。

第22回: 音声テキスト変換WaveNet

DeepMind の WaveNet と TensorFlow テクノロジーを使用して、文章精度の高いエンドツーエンドの英語音声認識を実現します。Github で 1961 個のスターを獲得しています。このプロジェクトはカカオブレインのキム・ナムジュ氏のものです。

第23位：スターGAN

複数のネットワークで画像間変換を行うための統合生成フレームワーク。Github で 1954 個のスターが付いています。このプロジェクトは高麗大学のYunjey Choi氏と提携しています。

第24号: MI-エンジェル

機械学習統合エージェント、Github で 1658 個のスター。このプロジェクトは、Unity3D ディープラーニング部門の Arthur Juliani が担当しています。

第25位：ディープビデオアナリティクス

Github で 1494 個のスターを獲得した分散ビジュアル検索およびビジュアルデータ分析プラットフォーム。このプロジェクトは、コーネル大学の博士号を持つアクシャイ・バット氏が関わっています。

第26位：OpenNMT

Torch 環境のオープンソース ニューラル ネットワーク マシン翻訳ツール。Github で 1490 個のスターを獲得しています。

第27位: Pix2pixHD

制約付き GAN を使用して 2048x1024 の画像を合成および操作するためのツール。Github で 1283 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、Nvidia の AI 研究所の科学者である Ming-Yu Liu 氏が担当しています。

第28位：ホロヴォド

TensorFlow 用の分散トレーニング フレームワーク。Github で 1,188 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは Uber Engineering の一部です。

第29回：AIブロック

誰でも機械学習モデルを作成できる、強力で直感的な「見た通りの」人間とコンピューターのインターフェースです。 Githubコレクション数: 899 スター。

第30回：深声変換

TensorFlow での音声変換 (音声スタイル転送) のためのディープ ニューラル ネットワーク。Github で 845 個のスターを獲得しています。このプロジェクトは、カカオブレインAI研究所のDabi Ahnが担当しています。