大数据文摘出品
编译：刘思佳、张秋玥、云舟
这是一个竞争极为激烈的列表！
因为这是从2017年1月至12月期间发布的最佳开源机器学习库、数据集和应用程序里精心挑选出来的。挑选的基数高达8800个。
这是一个评价严谨的列表！
为了更好地评价这些项目，使用Mybridge AI，并且综合考虑受欢迎程度、参与度和新颖度。
那么，开始吧！让我们一起看看这份列表~~~
注：此份列表的星星数量仅供参考，因为，github上的星星数量是动态变化的。
No 1 FastText
用于快速文本表示和分类的库。 [Github评价：11786颗星]。
来自Facebook Research
注：基于FastText 的一款名为 Muse 的多语种无监督或有监督的词嵌入项目在github上获得星星数为695.
No 2 Deep-photo-styletransfer
论文 “深度照片风格转换”的代码与数据[Github评价：9747颗星]。
链接：
来自Fujun Luan博士，康奈尔大学
No 3
全世界最简单的面部识别API，基于Python与命令行 [Github评价：8672颗星]。
来自Adam Geitgey
No 4 Magenta
通过机器智能生成的音乐和艺术 [Github评价：8113颗星]。
No 5 Sonnet
基于TensorFlow的神经网络库 [Github评价：5731颗星]。
来自Malcolm Reynolds，Deepmind
No 6 deeplearn.js
用于网络的硬件加速机器智能库 [Github评价：5462颗星]。
来自Nikhil Thorat，Google Brain
No 7
基于TensorFlow的快速风格转移 [Github评价：4843颗星]
来自Logan Engstrom，MIT
No 8 Pysc2
星际争霸II学习环境 [Github评价：3683颗星]。
来自Timo Ewalds，Deepmind
No 9 AirSim
基于虚幻引擎的开源模拟器，适用于Microsoft AI和Research的自动驾驶交通工具 [Github评价：3861颗星]。
来自Shital Shah，Microsoft
No 10 Facets
机器学习数据集的可视化 [Github评价：3371颗星]。
来自Google Brain
No 11 Style2Paints
AI图像着色 [Github评价：3310颗星]。
No 12 Tensor2Tensor
广义序列模型及序列模型的库 [Github评价：3087颗星]。
来自Ryan Sepassi，谷歌大脑
No 13
PyTorch图像转换（例如horse2zebra，edges2cats等）[Github评价：2847颗星]。
来自Jun-Yan Zhu博士，加州大学伯克利分校。
No 14 Faiss
用于高效相似性搜索和密集向量聚类的库 [Github评价：2629颗星]。
来自Facebook Research
No 15 Fashion-mnist
一个类似MNIST的时尚产品数据库[Github评价：2780颗星]。
来自Han Xiao，Zalando Tech科研学者
No 16 ParlAI
在各种公开可用的对话数据集上训练并评估AI模型的框架 [Github评价：2578颗星]。
来自Alexander Miller，Google Research
No 17 Fairseq
序列到序列工具包 [Github评价：2571颗星]。
来自Facebook AI Research
No 18 Pyro
使用Python和PyTorch进行深度通用概率编程 [Github评价：2387颗星]。
来自Uber AI Labs
No 19 iGAN
基于GAN的交互式图像生成 [Github评价：2369颗星]。
No 20 Deep-image-prior
不基于学习的神经网络图像恢复 [Github评价：2188颗星]。
来自Dmitry Ulyanov博士，Skoltech
No 21 Face_classification
基于keras CNN模型和openCV、使用fer2013 / imdb数据集进行实时人脸检测和情感/性别分类。 [Github评价：1967颗星]。
No 22 Speech-to-Text-WaveNet
使用DeepMind的WaveNet和tensorflow的端到端句子级英语语音识别 [Github评价：1961颗星]。来自Namju Kim，Kakao Brain。
No 23 StarGAN
用于多域图像转换的统一生成式对抗网络 [Github评价：1954颗星]。
来自Yunjey Choi，Korea University
No 24 Ml-agents
Unity机器学习代理 [Github评价：1658颗星]。
来自Arthur Juliani，Unity3D Deep Learning
No 25
DeepVideoAnalytics：分布式视觉搜索和可视化数据分析平台 [Github评价：1494颗星]。
No 26 OpenNMT
基于Torch的开源神经机器翻译 [Github评价：1490颗星]。
No 27 Pix2pixHD
使用条件GAN合成并处理2048x1024图像 [Github评价：1283颗星]。
来自AI研究科学家Ming-Yu Liu，Nvidia
No 28 Horovod
TensorFlow的分布式培训框架 [Github评价：1188颗星]。
来自Uber Engineering
No 29 AI-Block
一个功能强大且直观的WYSIWYG界面，允许任何人创建机器学习模型 [Github评价：899颗星]。
No 30
基于Tensorflow的语音转换（语音样式传输）深度神经网络 [Github评价：845颗星]。
来自Dabi Ahn，Kakao Brain AI Research
另外，推荐两个非常好的学习材料：
年度Python项目（平均3,707颗星）
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