機器學習必備：前20名Python人工智能和機器學習開源項目
如今機器學習和人工智能已經變得家喻戶曉，有很多愛好者進入了該領域。但是，什么才是能夠進入該領域的正確路徑呢？如何保持自己跟上該領域的發展步伐呢？
為了解決以上兩個問題，可以通過利用高級專業人員每天使用的眾多開源項目和工具，與社區進行接觸。
如今，Tensorflow的貢獻者人數增長最快，居首位。Scikit-learn下降到第二位，但仍有非常大的貢獻者群體。
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與2016年相比，貢獻者人數增長最快的項目是：
1. TensorFlow提高了169%，從493個增加到1324個貢獻者。
2. Deap，提高了86%，從21個增加到39個貢獻者。
3. Chainer,提高了83%，從84個增加到154個貢獻者。
4. Gensim,提高了81%，從145個增加到262個貢獻者。
5. Neon，提高了66%，從47個增加到78個貢獻者。
6. Nilearn提高了50%，從46個增加到69個貢獻者。
2018年新晉的兩個項目的貢獻者人數：
1. Keras,626名貢獻者。
2. Pytorch,399名貢獻者。
圖1：Github上的前20名Python人工智能和機器學習項目
上圖：雪花大小與貢獻者的數量成正比，顏色代表貢獻者數量的變化-紅色越高，藍色越低。雪花形狀適用於深度學習項目，適用於其他項目。
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