3月份Github上最热门的数据科学和机器学习项目

开源最前线（ID：OpenSourceTop） 猿妹 编译

链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/top-7-github-repositories-march-2018/

Analytics Vidhya 近日发布了GitHub上3月份最热门的5个数据科学和机器学习项目，本月的名单从Google Brain的AstroNet到人造神经网络可视化工具，这都是非常棒的项目，相信一定可以扩展你的机器学习视野。

1、Person Blocker

Person Blocker 是一个python库，可以使用预先训练好的神经网络自动屏蔽图像中的所有人。该算法底层实现是在 MS COCO 数据集上预训练的 Mask R-CNN，但它不需要 GPU！此外，它不仅可屏蔽人像，还可以屏蔽包括长颈鹿和汽车在内的多达 80 种不同类型的物体，包括车辆，动物，电子小配件等。（项目地址：https://github.com/minimaxir/person-blocker）

2、AstroNet

早在2017年12月，Google Brain团队就透露Astronet应用发现了2颗新行星 - 它是处理天文数据的深层神经网络模型。这是一个巨大的发现，它展现了机器学习在当今世界产生的深远影响。

现在，Google Brain已经发布了该技术的全部代码，并且已经将它提供给所有人。该模型基于卷积神经网络（CNN）。（项目地址：https://feedburner.google.com/fb/a/mailverify?uri=Avbytes）

3、ANN Visualizer

ANN Visualizer是一个python库，它使我们能够使用一行代码就可视化人工神经网络。它用于与Keras一起工作，并利用python的graphviz库创建一个整洁和可视化的图形，用来表示你正在构建的神经网络。（项目地址：https://github.com/Prodicode/ann-visualizer）

4、Fast Pandas

熊猫是为数据科学家和开发人员提供的最灵活和最强大的工具之一。非常灵活，人们可以通过几种方式执行特定的任务。该项目旨在针对这些情况下的不同可用方法进行基准测试; 此外，在numpy和pandas中都有专门的功能部分。（项目地址：https://github.com/mm-mansour/Fast-Pandas）

5、TensorFlow.js

TensorFlow.js 是一个开源硬件加速 JavaScript 库，用于训练和部署机器学习模型。TensorFlow.js 的 API 灵活且直观，可以使用低级的 JavaScript 线性代数库和高级图层 API 在浏览器中定义、训练和运行完整的机器学习模型。（项目地址：https://github.com/jimfleming/tensorflowjs）

6、Caffe64

Caffe64是一个简单，小巧但功能非常强大的神经网络库。Caffe64被认为是最容易编译的库和最轻量级的神经网络库。（项目地址：https://github.com/dfouhey/caffe64）

7、TensorFlow Hub

TensorFlow Hub是一个用于促进机器学习模型的可重用部分发布、发现和使用的库。它提供了模块，这些模块是预先训练好的TensorFlow模型，可用于新任务。通过在相关任务上重用模块，你可以：

● 用较小的数据集训练模型

● 改进泛化

● 大大加快了培训（项目地址：https://github.com/tensorflow/hub）

你以前使用过这些库吗？使用感受如何，不妨在评论区告诉我们。

附：

《2月份Github上最热门的数据科学和机器学习项目》

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