摘要：在上排名前位的機器學習項目包括許多庫，框架和教育資源。涵蓋主題包括大數(shù)據(jù)，，和等等涉及深度學習和框架，如，，和都包含在一起，連同架構(gòu)和概念。是一個庫，使得寫深度學習模型很容易，并給出了在上訓練的選項。

在Github上排名前10位的機器學習項目包括許多庫，框架和教育資源?？纯磩e人都在用的工具，和學習的資源。

作者Matthew Mayo, KDnuggets.

開源工具在數(shù)據(jù)科學工作流程中越來越重要.

最近KDnuggets軟件民意調(diào)查結(jié)果顯示,73%的數(shù)據(jù)科學家使用前12個月免費的數(shù)據(jù)科學工具.這是容易理解的,因為Python和R的生態(tài)系統(tǒng),是數(shù)據(jù)科學家使用的最突出最重要的工具.

以下是在Github上排名前十的機器學習項目概述.

Github已經(jīng)成為事實上的開源軟件交流中心,托管所有你能想到的項目.鑒于學術(shù),科研和愛好越來越多的人采用深度學習,以及其在數(shù)據(jù)科學越來越重要,我們正在探索GitHub可用的深度學習項目.

應(yīng)該指出的是,一些大多數(shù)會把比較突出的項目認為是深度學習,將不會出現(xiàn)在名單上,因為他們沒有在Github搜索deep learning的結(jié)果中出現(xiàn).

1. Caffeine

★ 7905, 4482

Caffe是一個綁定python和MATLAB的深度學習庫．由Berkeley Vision和UC Berkeley Learning Center發(fā)起,相信Caffeine是一個適用于計算機視覺的應(yīng)用是可以被原諒的.實際上深度學習庫通用的目標是部署卷積網(wǎng)絡(luò),和視覺,語音以及其他應(yīng)用的體系結(jié)構(gòu).

2.Data Science IPython Notebooks

★ 4386, 697

這是馬丁·多恩策劃IPython notebooks的集合。涵蓋主題包括：大數(shù)據(jù)，Hadoop，scikit-learn和scientific Python stack等等.涉及深度學習和框架，如TensorFlow，Theano，和Caffe都包含在一起，連同架構(gòu)和概念。

3. ConvNetJS

★ 3924, 736

由Stanford博士生Andrej Karpathy,同時又一個很有啟發(fā)性的博客,ConvNetJS 是一個JavaScript實現(xiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和通用模塊,并且包括許多基于瀏覽器的例子.文檔和例子眾多,不要讓JavaScript和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合嚇跑你,這是一個可以保證的流行和實用的項目.

4. Keras

★ 3852, 896

Keras是一個Python深度學習庫,同時利用TensorFlow

?

和Theano,這意味著它可以在目前最流行的兩大深度學習庫運行.它是越來越多可稱為高水平庫的其中一個,所有這些功能相似:為了更快,更簡單并且更靈活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)抽象底層深度學習引擎.Keras支持major深度學習架構(gòu)，配備了一個30秒的快速入門指南，并擁有雄厚的文檔。

5. MXNet

★ 3278, 737

作為深度學習框架,MXNet旨在靈活性和效率.同時允許命令式和symbolic

?混合的編程技術(shù)來提高生產(chǎn)力.項目包括許多語言的組合,包括Python, R和Julia.MXNet還自帶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)guidelines and?

blueprints的數(shù)組.另外注意的是,瀏覽器的相關(guān)項目在JavaScript中實現(xiàn)MXNet,并且圖像分類模型可以通過這個鏈接測試.

6. Qix

★ 2253, 961

似乎是涉及廣泛計算機編程主題的版本庫,包含Node.Js,GoLang和深度學習.我說似乎是因為版本庫在中國編寫,由Google提供翻譯導致更加混亂.然而有大量鏈接,如果你能夠讀寫漢語,或許有一個價值隱藏其中.

7. Deeplearning4j

★ 1824, 612

Deeplearning4j是Java和Scale開發(fā)具有工業(yè)強度的深度學習框架.作為JVM深度學習的解決方案,Deeplearning4j在空間上有明顯的優(yōu)勢. 整合Hadoop和Spark,Deeplearning4j同樣可以充分利用GPU.文檔和教程也很扎實.

8. Machine Learning Tutorials

★ 1759, 195

這是機器學習和深度學習教程,文章和資源的策劃清單.按主題組織,清單包括大量深度學習相關(guān)的類別,包括計算機視覺,增強學習和各種架構(gòu).數(shù)月已經(jīng)被各大社交媒體轉(zhuǎn)發(fā),賦予豐富的內(nèi)容,你可以通過這貢獻.

9. DeepLearnToolbox

★ 1651, 1202

這是一個MATLAB 和OctaveDeepLearnToolbox.然后,這個項目目前已經(jīng)過時,不再維護.版本庫確實指向Theano和TensorFlow作為最求深度學習有價值的替代品.

尋找一線希望在這這已過時，這個環(huán)節(jié)，一本書Yoshua Bengio，包括在回購作為學習深度學習架構(gòu)的大赦國際建議的資源。

10. LISA Lab Deep Learning Tutorials

★ 1555, ?944

這個版本庫是蒙特利爾大學LISA實驗室深度學習教程的集合.

這里介紹的教程將介紹一些最重要的深度學習算法，也將告訴你如何使用Theano來運行它們。 Theano是一個Python庫，使得寫深度學習模型很容易，并給出了在GPU上訓練的選項。

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