本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目。这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域，包括自然语言处理（NLP）、计算机视觉、大数据等。
最顶尖的Github机器学习项目
1. PyTorch-Transformers（NLP）
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https://github.com/huggingface/pytorch-transformers
自然语言处理(NLP)的力量令人叹服。NLP改变了文本的处理方式，几乎到了无法用语言描述的程度。
在最先进的一系列NLP库中，PyTorch-Transformers出现最晚，却已打破各种NLP任务中已有的一切基准。它最吸引人的地方在于涵盖了PyTorch实现、预训练模型权重及其他重要元素，可以帮助用户快速入门。
运行最先进的模型需要庞大的计算能力。PyTorch-Transformers在很大程度上解决了这个问题，它能够帮助这类人群建立起最先进的NLP模型。
这里有几篇深度剖析PyTorch-Transformers的文章，可以帮助用户了解这一模型（及NLP中预训练模型的概念）：
· PyTorch-Transformers：一款可处理最先进NLP的惊人模型库（使用Python）
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/07/pytorch-transformers-nlp-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
· 8个入门NLP最优秀的预训练模型
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/03/pretrained-models-get-started-nlp/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
· PyTorch——一个简单而强大的深度学习库
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
2. NeuralClassifier (NLP)
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https://github.com/Tencent/NeuralNLP-NeuralClassifier
在现实世界中，文本数据的多标签分类是一个巨大的挑战。早期面对NLP问题时，我们通常处理的是单一标签任务，但在真实生活中却远不是这么简单。
在多标签分类问题中，实例/记录具备多个标签，且每个实例的标签数量并不固定。
NeuralClassifier使我们能够在多层、多标签分类任务中快速实现神经模型。我最喜欢的是NeuralClassifier，提供了各种大众熟知的文本编码器，例如FastText、RCNN、Transformer等等。
用NeuralClassifier可以执行以下分类任务：
· 双层文本分类
· 多层文本分类
· 多标签文本分类
· 多层（多标签）文本分类
以下两篇优秀的文章介绍了究竟什么是多标签分类，以及如何在Python中执行多标签分类：
· 使用NLP预测电影类型——多标签分类的精彩介绍
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/predicting-movie-genres-nlp-multi-label-classification/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
· 使用Python构建你的第一个多标签图像分类模型
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2019/04/build-first-multi-label-image-classification-model-python/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
3. TDEngine (大数据)
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https://github.com/taosdata/TDengine
TDEngine数据库在几乎不到一个月的时间内就累积了近10,000个star。继续往下读，你立马就能明白这是为何。
TDEngine是一个开源大数据平台，针对：
· 物联网（IoT）
· 车联网
· 工业物联网
· IT基础架构等等
本质上，TDEngine提供了一整套与数据工程相关的任务，用户可以用极快的速度完成所有这些工作（查询处理速度将提高10倍，计算使用率将降低到1/5）。
目前有一点需要注意——TDEngine仅支持在Linux上执行。TDEngine数据库包含完整的文件资料以及包含代码的入门指南。
建议你阅读这一篇针对数据工程师的综合资源指南：
· 想成为数据工程师？这里列出了入门应看的综合资源
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/11/data-engineer-comprehensive-list-resources-get-started/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
4. Video Object Removal (计算机视觉)
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https://github.com/zllrunning/video-object-removal
你是否接触过图像数据？计算机视觉是一种十分先进的技术，用于操纵和处理图像的。想要成为计算机视觉专家，图像的目标检测通常被认为是必经之路。
那么视频呢？如果要对几个视频中的目标绘制边界框，虽然看似简单，实际难度却远不止如此，而且目标的动态性会使任务更加复杂。
所以Video Object Removal非常棒，只要在视频中某一目标周围绘制边界框，即可将它删除。就是这么简单！以下是一个范例：
如果你在计算机视觉的世界里还是个小白，这里有两篇能帮助你入门并快速上手的文章：
· 对基础目标检测算法的全面介绍
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/10/a-step-by-step-introduction-to-the-basic-object-detection-algorithms-part-1/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
· 使用深度学习2.0掌握计算机视觉
https://courses.analyticsvidhya.com/courses/computer-vision-using-deep-learning-version2/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
5. Python Autocomplete (编程)
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https://github.com/vpj/python_autocomplete
你一定会爱上Python Autocomplete的。数据科学家的所有工作就是对各种算法进行试验（至少是大多数人），而Python Autocomplete可以利用一个LSTM简单模型自动写完Python代码。
下图中，灰色的部分就是LSTM模型自动填写的代码（结果位于图像底部）：
开发人员如是描述：
首先清除Python代码中的注释、字符串和空行，然后进行训练和预测。模型训练的前提是对python代码进行标记化，相比使用字节编码来预测字节，这似乎更为有效。
如果你曾花费（浪费）时间编写一行行单调的Python代码，那么这一模型可能正是你所寻找的。不过它的开发还处于非常早期的阶段，操作中不可避免会出现一些问题。
如果你想知道LSTM到底是什么，请阅读这篇文章中的介绍：
· 深度学习的要点：长短时记忆（LSTM）入门
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/12/fundamentals-of-deep-learning-introduction-to-lstm/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
6. tfpyth–从TensorFlow到PyTorch再到TensorFlow (编程)
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https://github.com/BlackHC/tfpyth
TensorFlow和PyTorch两大模型都坐拥庞大的用户群，但后者的使用率高得惊人，在未来一两年内很可能超过前者。不过请注意：这并不会打击Tensorflow，因为它的地位相当稳固。
所以如果你曾经在TensorFlow中写了一串代码，后来又在PyTorch中写了另一串代码，现在希望将两者结合起来用以训练模型——那么tfpyth框架会是一个好选择。Tfpyth最大的优势就在于用户不需要重写先前写好的代码。
这一项目对tfpyth的使用方法给出了结构严谨的示例，这无疑是对TensorFlow与PyTorch争论的一种重新审视。
安装tfpyth易如反掌：
pip install tfpyth
以下是两篇深度介绍TensorFlow和PyTorch如何运作的文章：
· 深度学习指南：使用Python中的TensorFlow实现神经网络
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/10/an-introduction-to-implementing-neural-networks-using-tensorflow/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
· PyTorch——一个简单而强大的深度学习库
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/02/pytorch-tutorial/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
7. MedicalNet
MedicalNet中包含了一个PyTorch项目，该项目将《Med3D：用迁移学习分析3D医学图像》（https://arxiv.org/abs/1904.00625）这篇论文中的想法付诸实践。这一机器学习项目将医学数据集与不同的模态、目标器官和病理结合起来，以构建规模较大的数据集。
众所周知，深度学习模型（通常）需要大量训练数据，而TenCent发布的MedicalNet是一个相当出色的开源项目，希望大家都能尝试使用它。
MedicalNet的开发人员已经发布了四个预训练模型，这些模型基于23个数据集。如果你需要，下文对迁移学习进行了直观的介绍：
· 迁移学习及在深度学习中使用预训练模型的艺术
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2017/06/transfer-learning-the-art-of-fine-tuning-a-pre-trained-model/?utm_source=blog&utm_medium=7-innovative-machine-learning-github-projects-in-python
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