Machine Learning Collection
Release 1.0
In diesem Repository finden Sie Tutorials und Projekte im Zusammenhang mit maschinellem Lernen. Ich versuche, den Code so klar wie möglich zu gestalten, und das Ziel ist es, als Lernressource und als Möglichkeit zur Suche nach Problemen zu verwenden, um spezifische Probleme zu lösen. Für die meisten habe ich auch Videoerklärungen auf YouTube gemacht, wenn Sie eine Vorgehensweise für den Code wünschen. Wenn Sie Fragen oder Vorschläge für zukünftige Videos haben, bevorzuge ich es, wenn Sie sie auf YouTube stellen. Dieses Repository ist Beitragsfreundlich. Wenn Sie also das Gefühl haben, etwas hinzuzufügen, fusionieren Sie gerne eine PR?
Lineare Regression - mit Gradientenabstieg ✅ Lineare Regression - mit normaler Gleichung ✅ Logistische Regression Naive Bayes - Gaußsche Naive Bayes K-nearste Nachbarn K-Means Clustering Unterstützen Sie die Vektormaschine - Verwenden Sie CVXOPT Neurales NetzwerkWenn Sie einen bestimmten Video -Vorschlag haben, machen Sie bitte einen Kommentar auf YouTube :)
Tensor -Grundlagen Feedforward neuronales Netzwerk Faltungsnetzwerk Wiederkehrendes neuronales Netzwerk Bidirektional wiederkehrendes neuronales Netzwerk Laden und Speichern von Modell Benutzerdefinierte Datensatz (Bilder) Benutzerdefinierter Datensatz (Text) Gemischtes Präzisionstraining Unausgewogener Datensatz Übertragungslernen und Finetuning Datenvergrößerung unter Verwendung von Torchvision Datenvergrößerung mit Albumentationen Tensorboard -Beispiel Berechnen Sie den Mittelwert und die sexuell übertragbaren Bilder Einfache Fortschrittsleiste Deterministisches Verhalten Lernrate Scheduler Initialisierung von Gewichten Text erzeugen LSTM Semantische Segmentierung w. U-net Bildunterschrift Transfer neuronaler Stil Torchtext [1] Torchtext [2] Torchtext [3] SEQ2SEQ - Sequenz zur Sequenz (LSTM) SEQ2SEQ + Achtung - Sequenz zur Sequenz mit Aufmerksamkeit (LSTM) SEQ2SEQ -Transformatoren - Sequenz zur Sequenz mit Transformatoren Transformatoren von Grund auf - Aufmerksamkeit sind alles, was Sie brauchenWiedergabeliste für Objekterkennung
Kreuzung über Union Nicht-Max-Unterdrückung Mittlere durchschnittliche Präzision Yolov1 von Grund auf neu Yolov3 von Grund auf neuGan Playlist
Einfacher FC Gan DCGAN Wgan Wgan-GP Pix2pix Cyclegan Progan Lenet5 - CNN Architektur VGG - CNN Architektur Inception V1 - CNN Architektur Resnet - CNN Architektur Effizientes Netto -CNN -Architektur Tutorial 1 - Einführung und Startercode Tutorial 2 - LightningModule Tutorial 3 - Trainer Tutorial 4 - Metriken Tutorial 5 - Datamodule Tutorial 6 - Code -Umstrukturierung Tutorial 7 - Rückrufe Tutorial 8 - Tensorboard -Protokollierung Tutorial 9 - Profiler Tutorial 10 - Multi -GPU Wenn Sie einen bestimmten Video -Vorschlag haben, machen Sie bitte einen Kommentar auf YouTube :)
Tutorial 1 - Installation, nur Video Tutorial 2 - Tensor -Grundlagen Tutorial 3 - Neurales Netzwerk Tutorial 4 - Faltungsnetzwerk Tutorial 5 - Regularisierung Tutorial 6 - RNN, Gru, LSTM Tutorial 7 - Funktionale API Tutorial 8 - Keras -Unterklasse Tutorial 9 - benutzerdefinierte Schichten Tutorial 10 - Modelle sparen und laden Tutorial 11 - Übertragungslernen Tutorial 12 - TensorFlow -Datensätze Tutorial 13 - Datenvergrößerung Tutorial 14 - Rückrufe Tutorial 15 - benutzerdefiniertes Modell.fit Tutorial 16 - benutzerdefinierte Schleifen Tutorial 17 - Tensorboard Tutorial 18 - benutzerdefinierte Datensatzbilder Tutorial 19 - benutzerdefinierter Datensatztext Tutorial 20 - Klassifizierung von Hautkrebs - Beispiel für Anfängerprojekt
