Лучшие Open Source проекты по машинному обучению. Часть 1

Статья подготовлена для студентов курса «Data Scientist» в образовательном проекте OTUS.

С каждым годом искусственного интеллекта становится всё больше. Это связано с тем, что машинное обучение открыло новые возможности и перспективы для самых разных областей: от распознавания лиц и голоса до обработки языка, изображений, кинофильмов и т. д. Итак, предлагаем вашему вниманию 20 наиболее известных опенсорсных проектов по Machine Learning.

TensorFlow

TensorFlow — открытая библиотека для создания и тренировки нейронных сетей. Предоставляет API для облачной, мобильной, десктопной и веб-разработки. Поначалу создавалась командой Google Brain для внутреннего использования. Имеет интерфейсы для Swift и Javascript. Последняя версия поддерживает высокоуровневый API Keras, который написан на Python и работает поверх CNTK, TensorFlow и Theano.

Scikit-learn

Эту библиотеку разработали во время реализации проекта Google Summer of Code. Она предоставляет пользователям простые, но достаточно эффективные инструменты, предназначенные для глубокого анализа данных. А за счёт простоты и удобства Scikit-learn не уступает по популярности TensorFlow.

MXNet

Фреймворк Deep learning от Apache. Создавался с упором на гибкость и продуктивность, поэтому позволяет комбинировать императивное и символическое программирование.

PyTorch

Очень популярная библиотека среди фанатов Machine Learning. Создана на базе Torch, развивается в стенах Facebook. По сути, это пакет Python, поддерживающий тензорные вычисления с GPU-ускорением и работу с нейросетями через систему autograd.

Magenta

Исследовательский проект, который демонстрирует мощный потенциал машинного обучения при создании музыки и произведений искусства. Позволяет генерировать музыку и изображения. Расширяет творческие возможности музыкантов и художников. Основной репозиторий предназначен для применения с Python, однако есть версия и для JavaScript.

Style2Paints

Это алгоритм, который служит для раскрашивания чёрно-белых штриховых скетчей. Также ИИ может создавать собственное цветовое оформление и переносить стиль рисования и цветовую гамму с одних изображений на другие.

Image-to-image translation in PyTorch

Данный проект сделан на основе нейронных сетей pix2pix и CycleGAN. Он содержит PyTorch-реализации, позволяющие преобразовывать одни изображения в другие. Например, вы легко сделаете из лошади зебру. Нейросеть работает очень быстро, поэтому можно обрабатывать даже видеофайлы.

Deep voice conversion

Работает по аналогии с предыдущим инструментом, но преобразует не изображения, а звук. В частности, можно синтезировать в целях имитации голос нужного человека, сохранив все его индивидуальные особенности. Для этого потребуется датасет в виде реальных записей голоса.

StarGAN in PyTorch

Проект объединённой генеративно-состязательной сети, предназначенной для трансформации изображений с помощью PyTorch. Позволяет менять цвет кожи, пол, возраст, причёски и даже настроение людей на фотографиях.

Face detection

Библиотека используется не только для распознавания лиц, но и для определения пола и эмоций изображённых людей, делая это в реальном времени. Для работы применяются датасеты fer2013/IMDB, библиотека компьютерного зрения OpenCV, сверхточная нейросесть Keras.

Друзья, это лишь первая часть нашей подборки, поэтому не пропустите продолжение! Также ждём ваших комментариев!

Источник: m.vk.com

Комментарии: