2018年度GtiHub開源項目TOP 25：數據科學&機器學習
本文作者 Pranav Dar 是 Analytics Vidhya 的編輯，對數據科學和機器學習有較深入的研究和簡介，致力于為使用機器學習和人工智能推動人類進步找到新途徑。2018 這一年中，作者在每個月都會發布一份開源項目月度推薦榜單，而本文則是對全年開源項目的盤點和總結。
前沿
關于托管代碼、與團隊成員合作以及充當展示個人寫代碼技能的「在線簡歷」，***的平臺是哪個？問及任何一位數據科學家，他們都會讓你去 GitHub。近年來，GitHub 作為一個真正具有變革性的平臺，已經改變了我們托管甚至寫代碼的方式。
但這還不是全部。此外，它還是一個學習平臺。如果你問怎么學習的話，我可以給你一個暗示——開源項目！
***的科技公司通過在 GitHub 上發布其熱門算法的代碼，對項目進行開源。2018 年，在 Google 和 Facebook 等公司的帶領下，這類開源項目大幅增加。其中***的那部分開源項目，寫代碼的研究者還提供了預訓練模型，從而讓你我這些人不必再浪費時間從頭開始創建高難度的模型。
同時，針對編碼者和開發者的熱門開源項目也很多——包括備忘單、視頻鏈接、電子書、研究論文鏈接以及其他等資源。無論你在你的專業領域處于哪個等級（初學者、中級以及高級），你總可以在 GitHub 上找到可以學習的新東西。
對于數據科學的很多子領域來說，2018 年是不同凡響的一年，這個我下面馬上就會講到。隨著 ULMFiT、BERT 等項目在 GitHub 上進行開源，自然語言處理（NLP）迅速成為社區中談論最多的領域。我致力于將自己***的努力貢獻給這么棒的 GitHub 社區，在這一年中，我精心挑選了每位數據科學家都應該了解的 TOP 5 開源項目，并整理成了月度榜單系列。你可以點擊下面的鏈接，前往查看完整榜單：
這些文章的部分內容會和我盤點的 2018 年 AI 和 ML 領域***突破文章有所重合，大家也可以前往以下地址閱讀這篇文章——它從根本上來說是一份盤點了該領域主要進展的榜單，我認為該領域的每個人都應該有所了解。作為額外福利，文中還有來自專家們的預測——大家應該都不想錯過吧。
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/key-breakthroughs-ai-ml-2018-trends-2019/
現在，準備好去探索新的項目，并努力成為 2019 年的數據科學之星吧。繼續向下滾動，大家點擊每個項目后面的鏈接就可以前往 GitHub 的代碼庫了。
本文將覆蓋到的話題
工具和框架
計算機視覺
生成式對抗網絡（GANs）
其他深度學習項目
自然語言處理（NLP）
自動的機器學習（AutoML）
強化學習
工具和框架
讓我們開始來看看工具、開發庫和框架方面的***開源項目。由于我們在討論的是一個軟件倉庫平臺，先講這部分似乎才是正確的打開方式。
科技正在快速發展，同時計算成本也比之前更低了，所以現在有一個接一個大量的開源項目可供我們使用。現在，可以被稱作機器學習編碼的黃金時代嗎？這是一個開放的問題，但是我們都認同的一件事是，現在是做一個數據科學領域的編程員的好時期。在這個部分（以及整篇文章），我都在嘗試讓編程語言盡可能地多樣化些，不過 Python 無法避免地占據主導地位。
ML.NET
如果你們這些.NET 開發者們想要學一點機器學習知識來補充現有的技能，你會怎么做？現在就有一個***的開源項目可以助你開始實施這一想法！這個***的開源項目就是微軟的一個項目——ML.NET，它是一個開源的機器學習框架，讓你用 .NET 就可以設計和開發模型。
你甚至可以將現有的機器學習模型集成到你的應用程序中，而完全不要求你切確地知道怎樣開發機器學習模型。ML.NET 實際上已被應用于多個微軟產品中，例如 Windows、 Bing 搜索、 MS Office 等等。
ML.NET 可以在 Windows、Linux 以及 MacOS 上運行。
TensorFlow.js
在瀏覽器中實現機器學習！幾年前，這還只是一個幻想，而現在成為了一個震撼人心的現實。這一領域的大多數人都與我們***的 IDEs 牢不可分，而 TensorFlow.js 則有可能改變我們的習慣。自今年早些時候發布以來，它就成為一個非常受歡迎的開源項目，并且它的靈活性還在繼續給人帶來驚喜。
正如開源項目所介紹的，TensorFlow.js 主要有三個重要特征：
瀏覽器自身可以開發機器學習和深度學習模型；
可以在瀏覽器中運行現有的 TensorFlow 模型；
同時可以對這些現有的模型進行重新訓練或者微調。
如果你熟悉 Keras，那你也會對它的高級層 API 非常熟悉。目前在 GitHub 的開源項目中，有大量對外開放的示例，你可前往社區查看，來活躍一下你的學習曲線。
PyTorch 1.0
對于 PyTorch 來說，2018 年是非常精彩的一年。它贏得了全球數據科學家和機器學習研究者們的心，現在他們則不斷為 PyTorch 貢獻項目。PyTorch 易于理解、靈活且被應用于眾多高知名度的研究中（本文接下來會講到）。PyTorch ***版本（PyTorch 1.0）已經規模化地賦能了大量 Facebook 產品和服務，包括每天進行 6 百億次文本翻譯。如果你想知道什么時候開始涉足 PyTorch，那就是現在。
如果你是這一領域的初學者，可以先去看看 Faizan Shaikh 寫的 PyTorch 入門指南：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial/
Papers with Code
嚴格來說，Papers with Code 這個開源項目并不是一個工具或框架，但是對于數據科學家來說，它就是一個「金礦」。我們大多數人都在努力閱讀論文，然后對論文提出的方法進行實操（至少我是這樣做的）。大量的活動部件似乎無法在我們的機器上工作。
這就是需要用到「Papers with Code」的地方。如名稱所示，它們對于在最近 6 年左右發布的重要論文都有代碼實現。這一論文集網站令人興奮，你會發現自己都忍不住贊嘆它。它們甚至將在 NIPS (NeurIPS) 2018 中展示的論文代碼也增加上去了。現在就去使用 Papers with Code 吧。
計算機視覺
得益于計算成本的下降和***研究者們所帶來的突破的激增（一些事件顯示這兩者可能是互相關聯的），現在越來越多人可以使用深度學習進行研究了。而在深度學習這一領域，計算機視覺項目是最普遍——在這一章節中所提到的大部分開源項目都包含了一種計算機視覺技術或另一種計算機視覺技術。
現在，計算機視覺可以說是深度學習最熱門的領域，并且在可見的未來依舊會這么熱門。無論是目標檢測，還是姿態估計，幾乎所有的計算機視覺任務都有相對應的開源項目。現在是了解這些進展的***時期—不久后，你或許就可以獲得大量的工作機會。
Facebook 的 Detectron
在 2018 年初被發布時，Detectron 就曾掀起千層浪。它由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）開發，實現了***進的目標檢測框架。Detectron 采用（驚喜，驚喜！）Python 語言編寫代碼，已經幫助實現了多個項目，包括 DensePose（之后我們也會在文中提到）。
這個開源項目包括了代碼以及 70+個預訓練模型。與這么好的機會失之交臂，就問你同不同意？
英偉達的 vid2vid 技術
圖像的目標檢測現在做得很不錯，那在視頻中進行目標檢測呢？不僅如此，我們能否能延展這一概念以及將某個視頻的樣式轉換為另一種呢？是的，我們可以！這是一個非常酷的概念并且英偉達已經非常慷慨地發布了 PyTorch 實現，讓大家盡情嘗試。
這個開源項目包括介紹這一技術的視頻、完整的研究論文以及代碼。英偉達的示例中，應用了可公開注冊下載的 Cityscapes dataset（下載地址：https://www.cityscapes-dataset.com/）。這是我自 2018 年以來個人最喜歡的開源項目。
用 18 秒在 ImageNet 數據集上訓練出一個模型
用 18 秒時間訓練一個深度學習模型？與此同時還不使用高端的計算資源？相信我，現在可以實現了。Fast.ai 公司的 Jeremy Howard 和他的學生團隊在熱門的 ImageNet 數據集上創建了一個模型，表現甚至超過了 Google 的方法。
我建議你至少過一下這個開源項目，了解一下這些研究者是怎樣構建代碼的。并非每個人都擁有多個 GPU（有的人甚至一個也沒有），因此對于「小蝦米」來說，這個開源項目意義重大。
目標檢測論文的完整集
開源地址：https://github.com/hoya012/deep_learning_object_detection
這是另一個研究論文集開源項目，它往往能幫助你了解所選擇的研究課題在多年時間跨度里發生了怎樣的演變，同時這個一站式歷史記錄正好可以幫助你了解目標檢測在多年時間里經歷的變化。它完整地收集了 2014 年至今的論文，甚至也盡可能地收集了每篇論文對應的代碼。
上圖表明了目標檢測框架在過去五年時間里經歷了怎樣的演變和轉變。很神奇，不是嗎？圖中甚至包括了 2019 年的工作，所以你有的忙了。
Facebook 的 DensePose
讓我們將注意力轉向姿態檢測領域。我在今年了解到這一概念本身，并且從此以后深為著迷。上面的圖像抓住了這個開源項目的精華——戶外場景下的密集人體姿勢評估。
該開源項目包含了訓練和評估 DensePose-RCNN 模型的代碼，以及可用于可視化 DensePose COCO 數據集的筆記。這是一個開啟姿態評估學習的好地方。
Everybody Dance Now—姿態評估
上圖（截取自視頻）實在是激起了我的興趣。我在八月份的盤點文章中就寫到了該研究論文的開源項目，并繼續佩服這項技術。這項技術將不同視頻中人體目標間的動作進行轉移。我提到的這個視頻也可以在開源項目中看到——它的效果超越你的想象！
這個開源項目進一步包含了這一方法的 PyTorch 實現。這一方法能夠獲取和復制的復雜細節的數量是驚人的。
生成式對抗網絡（GANs）
我確定你們大多數人一定接觸過 GAN 的應用（即使你們當時可能并沒有意識到是它）。GAN，或者說生成式對抗網絡由 Ian Goodfellow 于 2014 年提出，從那以后就變得熱門。它們專用于執行創造性的任務，尤其是藝術性的任務。大家可前往 https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/introductory-generative-adversarial-networks-gans/ 查看 Faizan Shaikh 所寫的介紹指南，文中還包括了使用 Python 語言的實現方法。
在 2018 年，我們看到了太多基于 GAN 的項目，因此我也想用一個獨立章節來介紹 GAN 相關的開源項目。
Deep Painterly Harmonization
開源地址：https://github.com/luanfujun/deep-painterly-harmonization
首先從我最喜愛的一個開源項目講起。我希望你花點時間僅僅來欣賞一下上面的圖像。你能分辨出哪張是由人類做的，哪張是由機器生成的嗎？我確定你不能。這里，***個畫面是輸入圖像（原始的），而第三個畫面是由這項技術所生成的。
很驚訝，是嗎？這個算法將你選擇的外部物體添加到了任意一張圖像上，并成功讓它看上去好像本來就應該在那里一樣。你不妨查看這個代碼，然后嘗試親自到一系列不同的圖像上去操作這項技術。
Image Outpainting
如果我給你一張圖像，并讓你通過想象圖像在圖中完整場景呈現時的樣子，來擴展它的畫面邊界，你會怎么辦？正常來說，你可能會把這個圖導入到某個圖像編輯軟件里進行操作。但是現在有了一個非常棒的新軟件——你可以用幾行代碼就實現這項操作。
這個項目是斯坦福大學「Image Outpainting」論文（論文地址：https://cs230.stanford.edu/projects_spring_2018/posters/8265861.pdf，這是一篇無比驚艷并配有示例說明的論文——這就是大多數研究論文所應有的樣子！）的 Keras 實現。你或者可以從頭開始創建模型，或者也可以使用這個開源項目作者所提供的模型。深度學習從來不會停止給人們帶來驚喜。
可視化和理解 GANs
如果你至今還沒有掌握 GANs，不妨嘗試一下這個開源項目。這個項目由麻省理工人工智能實驗室（MIT CSAIL）提出，可以幫助研究者可視化和理解 GANs。你可以通過觀察或者操作 GAN 模型的神經，來探究它學到了什么。
我建議你可以去查看一下 MIT 項目的官方主頁（https://gandissect.csail.mit.edu/），上面有大量的資源（包括視頻 demo），可以讓你對這個概念更加熟悉。
GANimation
這個算法可以讓你改變圖像中任何一個人的面部表情，讓人歡喜也讓人愁。上面在綠框中的圖像是原始圖像，其余的都是由 GANimation 生成的圖像。
開源項目鏈接中包含了入門指南、數據準備資源、預備知識以及 Python 代碼。正如論文作者所提到的，不要將它用于不道德的目的。
英偉達的 FastPhotoStyle
FastPhotoStyle 這個開源項目跟前面提到的 Deep Painterly Harmonization 非常像。但值得一提的是，它來源于英偉達本身。正如你在上圖中所看到的，FastPhotoStyle 算法需要兩項輸入——一個樣式圖片和一個內容圖片。這個算法之后會在這兩項輸入的其中一條路徑上運行，來產生輸出——它或者使用逼真的圖像格式化代碼，或者使用語義標記地圖（semantic label maps）。
其他深度學習開源項目
計算機視覺領域可能讓深度學習的其他工作都黯然失色，但是我還是想列出計算機視覺之外的幾個有代表性的開源項目。
英偉達的 WaveGlow
音頻處理是深度學習開始做出成績的另一領域。不局限于生成音樂，你也可以完成音頻分類、指紋識別、分割、標注等任務。現在該領域還有很多可以探索的空間，誰知道呢，也許你可以使用這些開源項目來走上人生***。
這里有兩篇非常直觀的文章，可以幫助你熟悉這項開源工作：
《使用深度學習開始進行音頻數據分析（附案例研究）》，Getting Started with Audio Data Analysis using Deep Learning (with case study)：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/08/audio-voice-processing-deep-learning/
《10 個音頻處理任務讓你開始深度學習應用（附案例研究）》，10 Audio Processing Tasks to get you started with Deep Learning Applications (with Case Studies)：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/01/10-audio-processing-projects-applications/
重新回到英偉達這里。WaveGlow 是一個基于流的網絡，能夠生成高質量的音頻。本質上，它是一個面向語音合成的單網絡。
這個開源項目包括 WaveGlow 的 PyTorch 實現，以及可供下載的預訓練模型。同時，研究者也在上面了列下了使用步驟。如果你想從頭開始訓練自己的模型，可以遵照使用步驟。
AstroNet
想要發現你自己的行星？AstroNet 這個開源項目也許被高估了些，但是確實能讓你離夢想更近。2017 年 12 月，「谷歌大腦」團隊就通過應用 AstroNet 發現了兩個新的行星。AstroNet 是一個專門用來處理天文數據的深度神經網絡，它體現了深度學習更廣泛的應用，同時也是一個真正的里程碑式的進展。
現在，這項技術的研發團隊已經對運行 AstroNet 的整個代碼進行了開源（提示：這個模型基于 CNNs！）。
VisualDL – 可視化深度學習模型
誰不喜歡可視化？但是想象深度學習模型怎么運行，倒是有點嚇人。不過 VisualDL 通過設計特定的深度學習任務，可以較好地減輕這些挑戰。
針對可視化任務，VisualDL 目前支持以下幾個部分：
數量
柱狀圖
圖像
音頻
圖表
高維的
自然語言處理（NLP）
很驚訝看到 NLP 排在榜單這么后的位置？這主要是因為我想在本文對幾乎所有重要的開源項目盤點一番。在 NLP 之前的那些開源項目，我都大力推薦大家前往查看。在 NLP 部分，我提到的框架包括 ULMFiT、谷歌的 BERT、 ELMo 以及 Facebook 的 PyText。我會簡要提一下 BERT 以及幾個其他的開源項目，因為我發現它們非常有用。
谷歌的 BERT
NLP 這部分，我就不得不提 BERT 了。谷歌 AI 的這個開源項目為 NLP 領域帶來了突破，贏得了 NLP 愛好者以及專家等人的強烈關注。繼 ULMFiT 和 ELMo 之后，BERT 以它的性能戰勝了比賽，在 11 項 NLP 任務中獲得***成績。
除了我在上面附上的谷歌開源項目的官方鏈接，BERT 的 PyTorch 實現（查看地址：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT）也值得前往一看。至于它是否讓 NLP 步入了一個新時代，我們不久后就會知曉了。
MatchZoo
MatchZoo 能幫助你知道模型在某個基準上表現得怎么樣。對于 NLP，尤其是深度文本匹配模型，我發現 MatchZoo 工具包非常靠譜。MatchZoo 可應用的其他相關任務包括：
對話
問答
文本蘊涵
信息檢索
釋義識別
MatchZoo 2,0 版本目前還在開發中，因此不妨期待一下這個已經很有用的工具箱再增加更多新的功能。
NLP Progress
這個開源項目是由 Sebastian Ruder 一人開發的，其目標是追蹤 NLP 領域的***進展，它包含了數據集和***進的模型。
任何一項你曾經想進行更過了解的 NLP 技術——現在就有一個擺在你面前的好機會。這個開源項目涵蓋了閱讀理解以及詞性標注等傳統和核心的 NLP 任務。即使你只是隱約對這個領域感興趣，也一定要標星/標記好這個開源項目。
自動的機器學習（AutoML）
2018 年，也是 AutoML 輝煌的一年。隨著工業界將機器學習集成到它們的核心工作中，其對數據科學專家的需求也在持續上升。目前，供給和需求間也存在著較大的差距，而 AutoML 工具則有可能填補這個差距。
這些工具為那些缺乏數據科學專業知識的人所設計。雖然這些工具之外還有一些其他很好的工具，但是它們大部分的價格都要高得多——大多數個人負擔不起。因此，2018 年，我們這個很棒的開源社區前來支援大家，同時還帶來了兩個熱門的開源項目。
Auto Keras
幾個月前，Auto Keras 一經發布就引起了轟動。并且它必然會引起轟動。長期以來，深度學習被視為一個專業性非常強的領域，所以一個能夠自動完成大部分任務的開發庫自然頗受歡迎。引用他們官網上的話：「Auto Keras 的最終目標是為僅擁有一定數據科學知識或機器學習背景的行業專家提供可輕松應用的深度學習工具」。
你可以通過下方的種子來安裝這個開發庫：
這個開源項目還包含了一些簡單的示例，可以讓你了解 Auto Keras 的整個工作流程。
谷歌的 AdaNet
AdaNet 是一個自動學習高質量模型的框架，對編程專業知識沒有要求。由于 AdaNet 由谷歌開發，因此這一框架基于 TensorFlow。你可以使用 AdaNet 創建所有的模型，同時可以擴展它的應用去訓練神經網絡。
強化學習
因為我在 2018 年的綜述文章中盤點過一些強化學習開源項目，因此這一章節的介紹會相當簡單。我希望在包括 RL 在內的這些章節中，能夠促進大家對我們這個社區的討論，也希望能過加速這一領域的研究進程。
首先，你可以先去看一下 OpenAI 的 Spinning Up 開源項目（項目地址：https://github.com/openai/spinningup），它是一個針對初學者的完全教育型的開源項目。然后可以去看看谷歌的 dopamine 開源項目（項目地址：https://github.com/google/dopamine），它是一個研究框架，用來加速這一仍舊處于初步發展階段的領域的研究。接下來，讓我們也了解一下其他的開源項目。
DeepMimic
如果你在社交媒體上關注了一些研究者，你一定在視頻中看到過上面的圖像。一個棍形人在地面上奔跑，或者嘗試站起來，或者其他一些動作。親愛的讀者，這些就是（人體）動作中的強化學習。
這里有一個強化學習的標志性示例——訓練仿真人形來模仿多個動作技能。上面開源項目的鏈接頁面包括代碼、示例以及循序漸進的練習指南。
Reinforcement Learning Notebooks
開源地址：https://github.com/Pulkit-Khandelwal/Reinforcement-Learning-Notebooks
這個開源項目是一個強化學習算法集，這些算法來自 Richard Sutton 和 Andrew Barto 所寫的書以及其他研究論文，它們在開源項目中以 Python notebooks 的格式呈現。
正如該開源項目的開發者所提到的，如果你在學習的過程中同時進行實操練習，你就能真正學會它。這個項目比較復雜，如果不進行實操或者僅僅像讀小說一樣去閱讀資源內容，你將一無所獲。
via：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/12/best-data-science-machine-learning-projects-github/
