機器學習正在高速發展當中，想要找到實用、先進的機器學習項目，首選就是GitHub，GitHub的Stars是評判一個項目受歡迎程度的標準之一。今天我們將和大家分享5個GitHub上關注度最高的5個機器學習開源項目
世界上最簡單的面部識別工具，它為Python和命令行提供了一個應用程序編程接口（API）。它可以被用來識別圖像中的人臉。它使用dlib最先進的人臉識別算法構建。深度學習模型在LFW（Labeled Faces in the Wild）上具有99.38％的準確度。它還提供了一個簡單的face_recognition命令行工具，它允許你通過命令行對圖像文件夾進行面部識別！
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地址：https://github.com/ageitgey/face_recognition
2) fastText by FacebookResearch
fastText是Facebook團隊的一個開源免費庫，用于文本分類。它是輕量級的，允許用戶學習文本表示和句子分類器。它可運行于標準的通用硬件上。該模型也可以被壓縮到移動設備上。文本分類是許多應用程序的核心問題，如垃圾郵件檢測，情緒分析或智能回復。文本分類的目標是將文檔（例如電子郵件，帖子，文本消息，產品評論等）分配給多個類別。
地址：https://github.com/facebookresearch/fastText
這是一組可以幫助你了解和利用TensorFlow。github repo包含一系列精選的有趣的TensorFlow實驗、庫和項目。
TensorFlow是由Google開發設計的端到端機器學習開源平臺。它擁有完善的生態系統，包含工具，庫和社區資源等，可讓研究人員通過ML創造最先進的技術。使用它開發人員可以輕松構建和部署ML驅動的應用程序
地址：https://github.com/jtoy/awesome-tensorflow
4) predictionio by ApacheApache PredictionIO是面向開發人員，數據科學家和終端用戶的開源機器學習框架。用戶可以使用此框架構建、部署和測試ML應用程序。
它甚至支持事件收集，評估和查詢預測結果。它基于可擴展的開源服務，如Hadoop，HBase等。
地址：https://github.com/apache/predictionio
該存儲庫與上述所有存儲庫略有不同，因為它由于資金短缺而被關閉！這是一個非常有趣的概念，它將AI用于圖像上色。
創建者聲稱Style2paints V4是當前最好的AI著色工具，認為它與以前的端到端圖像轉換方法不同，因為它是第一個在現實工作流程中對線稿上色的AI。大多數人類藝術家都熟悉這個工作流程：
素描 - > 顏色填充/扁平化 - > 漸變/細節添加 - > 陰影
Style2Paints就是根據此流程設計的。你只需要點擊2次鼠標就可以從最左邊的圖像生成中間圖像。
地址：https://github.com/lllyasviel/style2paints
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