当下大热的 7 大 Github 机器学习
发布时间：2020-11-05 14:18:57 所属栏目：外闻 来源：互联网
导读：最顶尖的Github机器学习项目 1. PyTorch-Transformers（NLP） 传送门： 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，PyTorc
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最顶尖的Github机器学习项目
1. PyTorch-Transformers（NLP）
传送门： 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
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)
传送门： 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：
edicalNet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。
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