30 самых удивительных проектов по машинному обучению
1. FastText Библиотека для изучения вложений слов и текстовой классификации. [11786 звезд на Github] Создатель – Facebook Research. Фото: Medium 2. Deep Photo Style Transfer Программа для рендеринга фотографий с перенесением стилей с помощью нейросетей. [9747 звезд на Github] Создатель – Фудзюн Луань, профессор Корнеллского университета. Фото: Medium 3. Face Recognition Самый простой API для распознавания лиц для Python. [8672 звезды на Github] Создатель –Адам Гейтгей. Фото: Medium 4. Magneta Генерация музыки и живописи при помощи машинного интеллекта. [8113 звезд на Github]. Фото: Medium 5. Sonnet Библиотека для работы с нейронными сетями, основанная на TensorFlow. [5731 звезда на Github] Создатель – Малкольм Рейнолдс из Deepmind. Фото: Medium 6. deeplearn.js Библиотека для машинного обучения, которая работает в браузере. [5462 звезды на Github] Создатель – Нихил Торат из Google Brain. Фото: Medium 7. Fast Style Transfer in TensorFlow Быстрая передача стиля с помощью TensorFlow. [4843 звезды на Github] Создатель – Логан Энгсторм из Массачусетского технологического института. Фото: Medium 8. Pysc2 Среда обучения для StarCraft II. [3683 звезды на Github] Создатель – Тимо Эвальдс из DeepMind. Фото: Medium 9. AirSim Проект с открытым исходным кодом, созданный на Unreal Engine, который моделирует физику полета мультикоптера. [3861 звезда на Github] Создатель – Шитал Шах из Microsoft. Фото: Medium 10. Facets Визуализации для датасетов машинного обучения. [3371 звезда на Github] Создатель – Google Brain. Фото: Medium 11. Style2Paints ИИ-раскраска изображений. [3310 звезд на Github]. Фото: Medium 12. Tensor2Tensor Унифицированная модель глубинного обучения, которая способна решать задачи из разных областей – Google Research. [3087 звезд на Github] Создатель – Райан Сепасси из Google Brain. Фото: Medium 13. Image-to-image translation in PyTorch Image-to-image трансформация рисунков. Например, трансформация лошадей в зебр, картины Моне — в фотографию, летнего пейзажа — в зимний и т.д. [2847 звезд на Github] Создатель – Дзюн-Ян Зу, профессор Калифорнийского университета в Беркли. Фото: Medium 14. Faiss Библиотека для эффективного поиска подобия и кластеризации векторов. [2629 звезд на Github] Создатель – Facebook Research. Фото: Medium 15. Fashion-mnist База данных продуктов моды для машинного обучения. [2780 звезд на Github] Создатель – Хань Сяо, исследователь Zalando Tech. Фото: Medium 16. ParlAI Основа для обучения и оценки моделей ИИ на наборе данных из множества диалогов. [2578 звезд на Github] Создатель – Александр Миллер из Facebook Research. Фото: Medium 17. Fairseq Сверточная нейронная сеть для машинного перевода. [2571 звезда на Github] Создатель – Facebook AI. Фото: Medium 18. Pyro Глубокое универсальное вероятностное программирование с Python и PyTorch. [2387 звезд на Github] Создатель – Uber AI Labs. Фото: Medium 19. iGAN Интерактивная генерация изображений. [2369 звезд на Github]. Фото: Medium 20. Deep-image-prior Восстановление изображений с помощью нейронных сетей, но без обучения. [2188 звезд на Github] Создатель – Дмитрий Ульянов из Сколковского института науки и технологий. Фото: Medium 21. Face_classification Обнаружение лиц в реальном времени и эмоциональная/гендерная классификация с использованием наборов данных fer2013/IMDB. [1967 звезд на Github]. Фото: Medium 22. Speech-to-Text-WaveNet End-to-end распознавание речи на английском языке с использованием WaveNet и tensorflow. [1961 звезда на Github] Создатель – Намджу Ким из Kakao Brain. Фото: Medium 23. StarGAN Объединенные генеративно-состязательные сети для многопрофильной трансформации изображений. [1954 звезды на Github] .Создатель – Юньдзей Чхве из Университета Корё. Фото: Medium 24. ML-agents Плагин с открытым кодом, который является средой для обучения агентов в Unity. [1658 звезд на Github] Создатель – Артур Юлиани. Фото: Medium 25. DeepVideoAnalytics Платформа для поиска и аналитики визуальных данных. [1494 звезды на Github] Создатель – Акшай Бхат, профессор Корнеллского университета. Фото: Medium 26. OpenNMT Открытая система машинного перевода, использующая методы машинного обучения. Для построения нейронной сети проект использует возможности библиотеки глубинного машинного обучения Torch. [1490 звезд на Github]. Фото: Medium 27. Pix2pixHD Фотореалистичный синтез и преобразование изображений с высоким разрешением (2048x1024). [1283 звезды на Github] Создатель – Мин-Ю Лиу из Nvidia. Фото: Medium 28. Horovod Фреймворк распределенного обучения для TensorFlow. [1188 звезд на Github] Создатель – Uber Engineering. Фото: Medium 29. AI-Blocks Мощный и интуитивно понятный WYSIWYG-интерфейс, который позволяет любому человеку создавать модели для машинного обучения. [899 звезд на Github]. Фото: Medium 30. Deep neural networks for voice conversion in Tensorflow Глубокие нейронные сети для передачи стиля голоса. [845 звезд на Github]. Создатель – Даби Ань из Kakao Brain. Фото: Medium Источник. Материалы по теме: Почему проваливаются проекты по машинному обучению Бенедикт Эванс: «Мы не до конца понимаем возможности машинного обучения» Как мы научили нейронку распознавать пол и возраст Кто извлечет максимальную пользу из искусственного интеллекта: корпорации, стартапы, страны?
