機械学習のオープンソースプロジェクトTOP10(2018年2月バージョン)

(AINOW作成)

著者のMybridgeは主にプログラミング関連の情報を発信しているMediumのグループです。この記事は、ソースコードの共有プラットフォームGitHubにあるオープンソースのAIプロジェクトを250個あまり調査したうえで、独自の評価基準にもとづき有益と判定したものをランキング形式で10個紹介しています。

紹介されているプロジェクトのなかには、動画に写ったヒトの顔を他人の顔と入れ替える通称「DeepFake」プログラムや、囲碁ソフト「AlphaGo」を開発したDeepMind社が公開しているAIに心理テストをシミュレートさせるAIプログラムが含まれています。


この記事は、新しい月例記事となります。

今から約1ヶ月前(つまり2018年1月)、わたしたちは機械学習のオープンソースプロジェクトにおけるトップ10を選び出すために、250近くのプロジェクトをランク付けしました。

約1ヶ月の調査期間中、わたしたちは各プロジェクトの最新バージョンあるいはメジャーなバージョンを比較しました。MybridgeのAIチームは、機械学習の専門家たちのために機械学習のオープンソースプロジェクトの品質を測定できるような多様な要素にもとづいて、プロジェクトをランキングしました。

  • 今回のランキングしたプロジェクトのGitHubにおける星の数は、平均して2,540です。
  • 以下にGitHubに存在する機械学習のオープンソースプロジェクトのトップ10を示しますので「ご覧ください」。機械学習に関する情報をわたしたちが月1回メールすることもできます。
  • 機械学習のオープンソースプロジェクトにおけるトピック:オブジェクト検知、顔交換、ニューラルネット、予測、DeepMind、エージェントベースAI、音楽生成、ニューロ・エボリューション、翻訳

オープンソースプロジェクトはプログラマーの役に立つことができます。読者の皆さんにインスピレーションを与えるような興味深いプロジェクトが見つかることを願っています。


(※ 以下は、機械学習のオンライン教育プログラムの告知)

今月紹介するAI学習コース

A)初心者向け

 

 

 

現実的なビジネス事例におけるPythonを用いた機械学習とTensorFlowについて学ぶ。

3,696の推薦4.6/5の星評価


(※ 以下に紹介する機械学習プログラムのGitHubでの星の数は、2018年5月時点のもの)

ランク1

Detection:オブジェクト検知の研究に最適な研究用プラットフォーム。マスクR-CNNやRetinaNetといった有名なアルゴリズムを実行する。
(GitHubの星の数は14,244 )
Facebook研究所に感謝。

ランク2

FaceSwap:画像と動画に写っている顔を認識し、その顔を交換することを実行するディープラーニングを活用したツール[1]
(GitHubの星の数は5,634)
Hidde Jansen氏に感謝。

ランク3

Gradient-checkpointing:使用するコンピュータのメモリに合わせて大規模なニューラルネットを生成する。
(GitHubの星の数は1,272)OpenAIに感謝

ランク4

Lime:機械学習がオブジェクトを分類する予測精度に関する詳細情報を説明する。
(GitHubの星の数は3,899)Marco Ribeiro 氏に感謝。

ランク5

Dm_control:DeepMind社が開発した機械学習による制御が可能な物理エンジンのセットおよびパッケージ。
(GitHubの星の数は1,012)DeepMind に感謝。

ランク6

Psychlab:Psychlabプラットフォーム(エージェントAIのための3D環境プラットフォーム)を活用した心理実験を実行する実験的範型(※訳注 つまりAIに心理実験をシミュレートさせるプラットフォーム。
(GitHubの星の数は5,042)
Charles Beattie氏とDeepMind に感謝。

ランク7

Deepj:特定のスタイルの音楽を生成するためのディープラーニング・モデル。
(GitHubの星の数は463)

ランク8

Simple:実験的な大域的最適化[2]アルゴリズム
(GitHubの星の数は356) Chris Stroemel 氏に感謝。

ランク9

Deep-neuroevolution:(ニューラルネットワークに遺伝的アルゴリズムを導入した機械学習のひとつである)ニューロ・エボリューション。
(GitHubの星の数は871)Uberに感謝。

ランク10

NPMT:自然言語の語法にもとづいた機械翻訳。
(GitHubの星の数は130)Posenhuang に感謝。


以上が月例の機械学習に関するオープンソースです。もしあなたが以上のキュレーションを気に入ってくれたのなら、わたしたちが運営するWebサイトに掲載している日々の記事のうち、あなたのプログラミング・スキルに見合ったものを読んでくださると嬉しいです。

[1]  この機械学習プログラムはいわゆる「DeepFake動画」を作成できるもの。DedpFake動画とは、例えば動画内の有名俳優を他のヒトの顔に置き換えたもの。有名なDeepFake動画に映画に出演している役者をハリウッド俳優ニコラス・ケイジに置き換えた「Nic Cage deepfakes」がある。

[2]  大域的最適化とは、ユーザが選択できるすべての変数の範囲内における最適解のこと。対義語は、範囲の限られた変数の範囲における最適解を意味する局所的最適化。



原文
『Machine Learning Top 10 Open Source Projects (v.Feb 2018)』

著者
Mybridge

翻訳
吉本幸記

編集
おざけん



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おざけん

人工知能・AI専門メディア AINOWディレクター ┃ 趣味はカメラ撮影。
┃ Twitterでも発信しています。@ozaken_AI ┃ AINOWのTwitterもぜひ@Ainow_ai┃
出演: 日経CNBC「日経カレッジ・ラボ」日本テレビ 「ZIP!」など┃

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