过去一个月，MyBridge精心对比了将近250个新增的机器学习开源项目后，根据它们对开发者的实用性从中选出了10个最佳项目。
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这些项目在GitHub上的平均star数为792
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项目涵盖话题为：研究框架，自动化机器学习库，进化算法工具箱，目标检测，游戏等。
No.1
Dopamine：谷歌在推出的一款用于快速设计增强学习算法原型的研究框架。[GitHub上5507个star]
项目地址： github.com/google/dopa…
No.2
TransmogrifAI：一个自动化机器学习库，用于在Spark上创建模块化、可重复使用的强类型机器学习工作流，只需很少的手工调试工作。[GitHub上947个star]
项目地址： github.com/salesforce/…
No.3
Deep-Exemplar-based-Colorization：微软研究人员在今年的SIGGRAPH 2018大会发布了一篇叫做《 Deep Exemplar-based Colorization》的论文，即“基于样本的深度学习着色”，这是业界第一个基于样本的局部着色的深度学习方法。本项目为该篇论文的源代码。[GitHub上96个star]
项目地址： github.com/msracver/De…
No.4
YOLOv3：用PyTorch训练和实现了YOLOv3，一款先进的实时物体检测系统。[GitHub上385个star]
项目地址： github.com/ultralytics…
No.5
Mantra：一款用于机器学习项目的高级、快速开发框架。[GitHub上286个star]
项目地址： github.com/RJT1990/man…
No.6
FastTSNE：以快速和并行化的方式实现了t-SNE，一种用于降维的机器学习算法。本项目的目标是在一个地方快速实现t-SNE，不需要外部的C/C ++依赖。[GitHub上280个star]
项目地址： github.com/pavlin-poli…
No.7
Evolute：一个简单实用的工具，用于数值优化进化算法的快速实验。[GitHub上118个star]
项目地址： github.com/csxeba/evol…
No.8
AIF360：IBM推出的一款开源库，用于检测和移除机器学习模型中的偏见。包括用于测试偏见的数据集&模型指标，这些指标的解释和缓解数据集和模型中偏见的算法。[GitHub上208个star]
项目地址： github.com/IBM/AIF360
No.9
DeepSort：以DeepDetect为后端的AI图片标注工具。有时候电脑里会有一大堆命名很糟糕的图片，看不懂自己都存了些啥，这款AI工具可以帮你快速分类和标注图片。[GitHub上111个star]
项目地址： github.com/CorentinB/D…
No.10
Zombie-Shooter-Neural-Network：小游戏“AI打僵尸”的源代码，这款小游戏是一位开发者用神经网络和增强学习训练了一个AI，最后AI学会了打僵尸。[GitHub上7个star]。
项目地址： github.com/Daporan/Zom…
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