摘要：在上排名前位的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)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(xué)習(xí)和框架，如，，和都包含在一起，連同架構(gòu)和概念。是一個(gè)庫，使得寫深度學(xué)習(xí)模型很容易，并給出了在上訓(xùn)練的選項(xiàng)。

在Github上排名前10位的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)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(xué)習(xí)的資源。

作者M(jìn)atthew Mayo, KDnuggets.

開源工具在數(shù)據(jù)科學(xué)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(xué)家使用前12個(gè)月免費(fèi)的數(shù)據(jù)科學(xué)工具.這是容易理解的,因?yàn)镻ython和R的生態(tài)系統(tǒng),是數(shù)據(jù)科學(xué)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(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目概述.

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

應(yīng)該指出的是,一些大多數(shù)會(huì)把比較突出的項(xiàng)目認(rèn)為是深度學(xué)習(xí),將不會(huì)出現(xiàn)在名單上,因?yàn)樗麄儧]有在Github搜索deep learning的結(jié)果中出現(xiàn).

1. Caffeine

★ 7905, 4482

Caffe是一個(gè)綁定python和MATLAB的深度學(xué)習(xí)庫．由Berkeley Vision和UC Berkeley Learning Center發(fā)起,相信Caffeine是一個(gè)適用于計(jì)算機(jī)視覺的應(yīng)用是可以被原諒的.實(shí)際上深度學(xué)習(xí)庫通用的目標(biāo)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(xué)習(xí)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(shí)又一個(gè)很有啟發(fā)性的博客,ConvNetJS 是一個(gè)JavaScript實(shí)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(gè)可以保證的流行和實(shí)用的項(xiàng)目.

4. Keras

★ 3852, 896

Keras是一個(gè)Python深度學(xué)習(xí)庫,同時(shí)利用TensorFlow

?

和Theano,這意味著它可以在目前最流行的兩大深度學(xué)習(xí)庫運(yùn)行.它是越來越多可稱為高水平庫的其中一個(gè),所有這些功能相似:為了更快,更簡(jiǎn)單并且更靈活的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)抽象底層深度學(xué)習(xí)引擎.Keras支持major深度學(xué)習(xí)架構(gòu)，配備了一個(gè)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(xué)習(xí)框架,MXNet旨在靈活性和效率.同時(shí)允許命令式和symbolic

?混合的編程技術(shù)來提高生產(chǎn)力.項(xiàng)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(xiàng)目在JavaScript中實(shí)現(xiàn)MXNet,并且圖像分類模型可以通過這個(gè)鏈接測(cè)試.

6. Qix

★ 2253, 961

似乎是涉及廣泛計(jì)算機(jī)編程主題的版本庫,包含Node.Js,GoLang和深度學(xué)習(xí).我說似乎是因?yàn)榘姹編煸谥袊?guó)編寫,由Google提供翻譯導(dǎo)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(gè)價(jià)值隱藏其中.

7. Deeplearning4j

★ 1824, 612

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

8. Machine Learning Tutorials

★ 1759, 195

這是機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)相關(guān)的類別,包括計(jì)算機(jī)視覺,增強(qiáng)學(xué)習(xí)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(xiàn).

9. DeepLearnToolbox

★ 1651, 1202

這是一個(gè)MATLAB 和OctaveDeepLearnToolbox.然后,這個(gè)項(xiàng)目目前已經(jīng)過時(shí),不再維護(hù).版本庫確實(shí)指向Theano和TensorFlow作為最求深度學(xué)習(xí)有價(jià)值的替代品.

尋找一線希望在這這已過時(shí)，這個(gè)環(huán)節(jié)，一本書Yoshua Bengio，包括在回購作為學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的大赦國(guó)際建議的資源。

10. LISA Lab Deep Learning Tutorials

★ 1555, ?944

這個(gè)版本庫是蒙特利爾大學(xué)LISA實(shí)驗(yàn)室深度學(xué)習(xí)教程的集合.

這里介紹的教程將介紹一些最重要的深度學(xué)習(xí)算法，也將告訴你如何使用Theano來運(yùn)行它們。 Theano是一個(gè)Python庫，使得寫深度學(xué)習(xí)模型很容易，并給出了在GPU上訓(xùn)練的選項(xiàng)。

商業(yè)智能與數(shù)據(jù)分析群

興趣范圍包括各種讓數(shù)據(jù)產(chǎn)生價(jià)值的辦法，實(shí)際應(yīng)用案例分享與討論，分析工具，ETL工具，數(shù)據(jù)倉庫，數(shù)據(jù)挖掘工具，報(bào)表系統(tǒng)等全方位知識(shí)

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