人工智能和机器学习正在引发第四次工业革命。各行业各种形式和规模的企业都在采用这些颠覆性技术来设计满足目标客户需求的创新解决方案。

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因此，对精通人工智能和机器学习细微差别的有才华的专业人士的需求量很大。事实上，公司已经准备好向拥有合适技能的优秀候选人支付高额费用。 

鉴于对人工智能和机器学习技能的需求不断增长，如果您拥有一些实际项目，将会有所帮助。当您从事项目时，它会向潜在雇主表明您有动力和知识来熟练掌握这些技术。

急需的机器学习技能

获得世界顶尖大学的机器学习认证。获得硕士学位、行政 PGP 或高级证书课程，以快速推进您的职业生涯。

如果您正在寻找鼓舞人心的开源机器学习项目，那么您偶然发现了正确的地方！ 

开源机器学习项目

GitHub 开源机器学习项目

DeOldify 是一种深度学习模型，旨在对旧图像进行着色和恢复。您可以使用 DeOldify 为旧照片和电影片段上色，它可以非常出色地为它们注入生命！它已升级，可为灰度图像提供更详细、更真实的修饰。此外，结果显示蓝色偏差明显减少，故障也最小化。 

该应用程序号称是“世界上最简单的 Python 和命令行面部识别 API”。它可以使用 dlib 最先进的人脸识别软件从 Python 或命令行识别和操作人脸。该深度学习模型声称根据 LFW 基准测试的准确率为 99.38%。您可以使用“face_recognition”命令行工具从命令行对图像文件夹执行人脸识别！

该 ML 项目是从说话人验证到多说话人文本语音合成 (SV2TTS) 的迁移学习的实现。 SV2TTS 是一种深度学习工具，可以从任何音频剪辑中生成语音的数字表示，并训练文本到语音模型以推广到新的语音。该应用程序可以在 5 秒内克隆任何声音并产生任意语音，所有这些都是实时的！

NeuralTalk2本质上是用Lua编写的图像捕获代码。它在 GPU 上运行并需要 Torch。 NeuralTalk2 可以利用多模态递归神经网络为图像/视频添加句子字幕。这是社交媒体内容创作者的理想工具 - 您可以为图像/视频生成字幕，还可以使用此模型创建有趣的图像/视频内容（带有有趣字幕的内容）。 

U-GAT-IT（具有用于图像到图像翻译的自适应层实例标准化的无监督生成注意网络）是一个 ML 项目，其重点很简单 - 将一个人的图像翻译成他们的动漫头像。该模型可以利用新颖的无监督图像到图像转换技术来转换需要整体变化的图像和需要大形状变化的图像。不用说，这是动漫爱好者的完美项目！

Srez 使用深度学习进行图像超分辨率——它可以将 16×16 图像的分辨率放大四倍，生成 64×64 照片。结果描绘了鲜明而独特的特征，与训练数据集相比，这些特征似乎值得称赞。底层架构包括一个 DCGAN，它接受生成器网络的 16×16 图像输入，而不是多项式高斯分布。 

7.艾娃

AVA 是一个旨在提供人工智能驱动的自动化视觉分析的框架。 AVA 中的第一个“A”有多重含义——它是阿里巴巴的一个框架，致力于成为“支持增强分析的自动化、人工智能驱动的解决方案”。 AVA 包含三个包，分别是 CKB（可视化/图表的经验知识存储空间）、DataWizard（数据处理库）和 ChartAdvisor（根据数据集和分析需求建议图表的核心组件）。 

Megatron 由 NVIDIA 应用深度学习研究团队开发，是一款功能强大的转换器，可以训练大量语言模型，以在扩展时提高其性能。这是一个正在进行的项目，通过混合精度支持 BERT 和 GPT2 的模型并行、多节点训练。

谷歌开源机器学习项目

Caliban 是一款设计用于在隔离且可重现的 Docker 环境中开发 ML 研究工作流程和笔记本的工具。最好的部分 - 您甚至不需要学习 Docker 的复杂性就可以使用 Caliban！借助 Caliban，您可以在计算机上构建和运行 ML 模型，并将本地代码发送到云端。该工具非常适合 Pytorch、Tensorflow 和 JAX 上的 ML 工作流程。

Budou是一款专为CJK（中文、日文和韩文）语言设计的自动换行工具。它自动将 CJK 文本翻译成有组织的 HTML 代码，从而产生漂亮的排版。 Budou 根据浏览器的屏幕宽度将标题和句子分成多行有意义的块。

这个谷歌项目是一个统计库，用于估计干预对时间序列模型的因果影响。 CausalImpact R 包使用结构贝叶斯时间序列来确定干预后响应指标如何演变（如果干预一开始就没有发生）。例如，回答“特定营销活动产生了多少新点击？”之类的问题非常具有挑战性。不使用随机实验。 CausalImpact 可以帮助找到此类问题的答案。 

DeepMind Lab是一个完全可定制的第一人称3D游戏平台，用于人工智能和机器学习系统的研发。它由许多具有挑战性的谜题和导航任务组成，这些任务在深度强化学习中至关重要。 DeepMind Lab 拥有简洁灵活的 API，可让您创建创新的任务设计和可快速迭代的独特 AI 设计。谷歌的 DeepMind 广泛使用 DeepMind Lab 来研究和训练 AI/ML 学习代理。 

DeepVariant 是一个分析管道，利用神经网络从下一代 DNA 测序数据中查找遗传变异。它使用 Nucleus 库（包含 Python 和 C++ 代码）以常见基因组学文件格式读取和写入数据，并与 TensorFlow 无缝集成。

它是一个基于 TensorFlow 的研究框架，专为强化学习算法的快速原型设计而构建。多巴胺被设计为一个小型且直观的代码库，使用户能够尝试激进的想法和推测性研究。它有四个核心设计原则：

  • 简单的实验 
  • 灵活开发
  • 紧凑且可靠的实施
  • 可重复的结果

Goldfinch 是一个为解决细粒度识别挑战而创建的数据集。它包括不同类别的集合 - 鸟类、蝴蝶、狗、飞机和其他类别以及相关的 Flickr 搜索 URL 和 Google 图像搜索。狗类别包括许多主动学习注释。谷歌使用 Goldfinch 来探索计算机视觉和机器学习技术，以解决细粒度的识别问题。

Kubeflow 是专门为 Kubernetes 设计的 ML 工具包。它使得 Kubernetes 上的机器学习 (ML) 工作流程的部署具有可移植性和可扩展性。主要目标是提供一种简单的方法，将一流的机器学习操作系统部署到多种不同的基础设施中。您可以在任何运行 Kubernetes 的系统或环境上运行 Kubeflow。 

这是一个旨在探索机器学习如何创造音乐和艺术的研究项目。该项目的主要重点是构建深度学习和强化学习算法来制作歌曲、图像、图画和其他创意内容。这是一种创造智能工具来增强艺术家和音乐家的能力和潜力的尝试。

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结论

总而言之，我们的最后一条建议是仔细检查这些项目并分解它们以了解更深层次的细微差别。这将有助于丰富您的 ML 知识，并教会您 ML 技术如何在每个项目中以不同的方式工作。 

我们希望通过深入研究这 17 个开源机器学习项目，您会找到开发自己的机器学习项目的灵感！

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