【導讀】我們從過去一個月近 250 個有關機器學習的開源項目中，精心挑選出了最熱門的 10 個。在挑選過程中，我們始終在各個項目之間作比較。Mybridge AI 基于大量的因素來估量項目的專業水平，從而對其進行排名。

（此前發布過多篇收藏黨喜歡的文章，也是來自Mybridge：① 9月精選機器學習文章Top10 ② 9月推薦 | 從近1000篇Python文章中精選Top10③9月Python開源項目Top10④ 8月精選機器學習開源項目Top10 ⑤7月Python和機器學習最佳開源項目Top 10! ⑥Python熱文Top10，精選自1000篇文章 ⑦ 干貨 | 1400篇機器學習的文章中，這10篇是最棒的！）

這些項目在 Github 上獲得的平均 star 數高達 728，涉及的話題包括：研究框架、AutoML 庫、深度學習、PyTorch、TSNE、算法工具箱、Fairness-ai、DeepDetect、僵尸射擊游戲。

對于程序員來說，開源項目是十分有幫助的。希望你能從中找到可以激發你靈感的有趣項目。最后祝大家節日快樂！

▌No.2 TransmogrifAI：用于建立機器學習工作流的 AutoML 庫

TransmogrifAI 是用 Scala 編寫的 AutoML 庫，運行在 Spark 上。該框架的開發初衷在于通過機器學習自動化技術，以及提升編譯速度與可重復利用性的 API，來提高機器學習開發者的開發效率。你可以在以下幾種場景使用該框架：

在幾小時內建立可投入使用的機器學習應用，無需幾個月的時間

輕松創建機器學習模型，即使你不是機器學習專業的 Ph.D

建立模塊化的、可重復利用的機器學習工作流

項目鏈接：

https://github.com/salesforce/TransmogrifAI?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌No.4 YOLOv3：基于 PyTorch 的訓練與預測

YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統，相比于前兩個版本，第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 PyTorch 的訓練和預測代碼。要求 Python 3.6 或以上的版本，以及三個工具包：numpy、torch、opencv-python。

項目鏈接：

https://github.com/ultralytics/yolov3?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌No.6 FastTSNE：快速且可并行的 tSNE 算法

該項目將 160,796 個來自老鼠的神經系統的細胞轉錄過程進行了可視化，項目的初衷是在沒有外部 C 或 C++ 依賴的情況下，在本地快速實現 tSNE 算法。該工具包提供了兩種快速實現 tSNE 的方法：

Barnes-hut tsne：源于 Multicore tSNE，適用于小規模數據集，時間復雜度為 O(nlogn)。

Fit-SNE：源于 Fit-SNE 的 C++ 實現方法，適用于樣本量在 10,000 以上的大規模數據集，時間復雜度為 O(n)。

項目鏈接：

https://github.com/pavlin-policar/fastTSNE?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

▌No.8 AIF360：用于檢測并去除機器學習模型偏差的開源庫

這個 AI Fairness 360 Python 庫包含一整套用于測量偏差的數據集和模型的指標，全部指標的解釋，以及減小偏差的算法。由于 AIF360 具備一整套功能，所以在面對一個用例時，很可能難以抉擇該使用什么指標或算法，為了解決這個問題，開發者為我們提供了可用于參考的使用指南。

項目鏈接：

https://github.com/IBM/AIF360?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more

使用指南：

http://aif360.mybluemix.net/resources#guidance

▌No.10 僵尸射擊神經網絡：讓 AI 學習如何射擊僵尸

開發者利用神經網絡和強化學習來對 AI 進行訓練，使其學習如何射擊僵尸，從而存活下來。開發者還制作了一段小視頻，來展示其訓練過程。

項目鏈接：

https://github.com/Daporan/Zombie-Shooter-Neural-Network?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more