2018 年度 GtiHub 开源项目 TOP 25:数据科学 & 机器学习( 三 )
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/key-breakthroughs-ai-ml-2018-trends-2019/
现在,准备好去探索新的项目,并努力成为 2019 年的数据科学之星吧。继续向下滚动,大家点击每个项目后面的链接就可以前往 GitHub 的代码库了。
本文将覆盖到的话题工具和框架计算机视觉生成式对抗网络(GANs)其他深度学习项目自然语言处理(NLP)自动的机器学习(AutoML)强化学习工具和框架让我们开始来看看工具、开发库和框架方面的最佳开源项目。由于我们在讨论的是一个软件仓库平台,先讲这部分似乎才是正确的打开方式。
科技正在快速发展,同时计算成本也比之前更低了,所以现在有一个接一个大量的开源项目可供我们使用。现在,可以被称作机器学习编码的黄金时代吗?这是一个开放的问题,但是我们都认同的一件事是,现在是做一个数据科学领域的编程员的好时期。在这个部分(以及整篇文章),我都在尝试让编程语言尽可能地多样化些,不过 Python 无法避免地占据主导地位。
ML.NET
开源地址:https://github.com/dotnet/machinelearning
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