很明显，机器学习是目前最热门的技术技能之一。 今年早些时候，Stack Overflow发布了一份大规模的开发者调查结果，ML专家在薪酬方面仅次于DevOps专家。

 

机器学习正在经历繁荣时期，但开源对于新手来说往往有点混乱。 所以，今天我们正在仔细研究GitHub上的五大开源项目，看看该领域是如何发展的，看看你的帮助可以在哪里使用。 毕竟，由于世界各地的开发人员和程序员之间的合作，开源成功！ 有时，这意味着要帮助解决像文档这样无聊的任务。

快速警告：此排行榜适用于特定项目，而不仅仅是库或框架的集合。 所以，几个排名结果已被排除在这些任意的基础上，只是因为我觉得这样。

1. TensorFlow

在此排行榜的榜首找到TensorFlow并不奇怪。 到目前为止，这是GitHub上最受欢迎和最着名的机器学习项目。

 

TensorFlow最初是Google机器智能研究组织中Google Brain团队的一员，是一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库。 它附带了一个易于使用的Python接口和其他语言的非废话接口，用于构建和执行计算图形。

“当我们开源TensorFlow时，我们希望为世界上的每个人建立一个机器学习平台，”Jeff·Dean 今年早些时候说道。 TensorFlow 快速，灵活，适用于初始设计之外的各种应用。 它还包括用于Java和Go的实验性API以及用于对象检测和本地化的新Android演示，以及基于摄像头的图像样式化。

2. scikit-learn

我们排行榜的第二名是scikit-learn，一个用于机器学习的Python模块。 scikit拥有许多用于数据挖掘和数据分析的简单而有效的工具。 Scikit背后的基本动机是For Science！ 因此，它在各种环境中都具有高度可访问性和可重用性。 此外，它还建立了众所周知的数据科学工具，如NumPy，SciPy和matplotlib。

 

今年早些时候，我们与Groupon软件工程总监Adam Geitgey讨论了开发人员如何进入机器学习领域。

“一定要从学习Python开始。 它是目前用于机器学习的最流行的编程语言，“Geitgey说。 “为了解决大多数机器学习问题（不需要深度学习），答案很简单。 你只需要安装一些python库：scikit-learn，NumPy和pandas。 这些工具是免费的，旨在协同工作。“

3. PredictionIO

PredictionIO是这个名单的新手，这使其高排名更加令人印象深刻。不久前，Apache软件基金会发布了大量的大张旗鼓。 PredictionIO建立在最先进的开源堆栈之上。该机器学习服务器专为开发人员和数据科学家设计，可为任何机器学习任务创建预测引擎。

 

开发人员可以使用全栈和模板创建可部署的应用程序，而无需将底层技术拼凑在一起。 PredictionIO直接构建在Spark和Hadoop上，允许开发人员使用可自定义的模板快速构建和部署引擎作为生产中的Web服务。它是用Scala编写的。

PredictionIO意味着简化数据基础架构管理。通过实施您自己的机器学习模型，您可以将它们无缝地整合到您的引擎中。它还通过系统化流程和预先构建的评估措施加速机器学习建模。

4. Swift AI

虽然Swift可能正在经历一些逆转的命运，但Swift AI继续在GitHub上赢得赞誉。 Swift AI是一个完全由Swift编写的高性能深度学习库，支持所有Apple平台。 Macbook用户欢欣鼓舞！

 

不可否认，回购有点薄，尤其是TensorFlow。 然而，Swift AI确实为那些对在Swift中编写神经网络感兴趣的人提供了一个有趣的工具。 NeuralNet类包含完全连接的前馈人工神经网络。 NeuralNet支持深度学习，旨在实现灵活性并在性能关键型应用中使用。

5. GoLearn

我们的排行榜中包括GoLearn，一个用于Go的“batteries included”机器学习库。 该项目仍在积极开发中，正在寻找有兴趣回听用户的开发人员。 如果您使用过SciPy，WEKA或R，GoLearn的机器学习问题模型将会很熟悉。

 

数据表示为平面表，类似于电子表格，用于训练和预测。作为一个相对较新的项目，愿望清单比实际的当前工具更长。 所以，如果你正在寻找一个真正有所作为的项目，GoLearn可能就是你的选择。

结论

无论您是想加入一个知名的ML项目，还是想在新手上工作，都可以在GitHub上找到一个开源的机器学习项目。 鉴于TensorFlow目前这么流行，想要学习和实践的程序员们也可以了解下谷歌最近的AI开源项目——AIY Projects。AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。

 

而且谷歌为此还发布了一个TensorFlow.js的工具，有了这项工具，即使不是机器视觉领域的专家，大家也可以实现很多应用场景，比如在浏览器中训练自己的宠物脸辨识系统，在自家的监视系统中使用等等。