awesome machine learning

Aprendimiento de máquina impresionante

❤️ Soporte de mis aplicaciones ❤️

• Push Hero - Aplicación de MacOS nativo puro Swift para probar las notificaciones de push
• Pastepal - Manager de cartón, nota y atajo
• Verificación rápida - Smart TODO Manager
• Alias: APP y File Shortcut Manager
• Mis otras aplicaciones

❤️❤️ ??? ❤️❤️

Me gusta explorar el aprendizaje automático, pero no quiero que se sumerja en otras plataformas, como Python o JavaScript, para comprender algunos marcos o TensorFlow. Afortunadamente, en WWDC 2017, Apple presenta Core ML, Vision, Arkit, lo que hace que trabajar con el aprendizaje automático sea mucho más fácil. Con todos los modelos previamente capacitados, podemos construir grandes cosas. ¿Es bueno sentir el resultado primero, luego tratar de explorar temas avanzados y mecanismos subyacentes?

Esto curará las cosas principalmente relacionadas con Core ML y Swift. Hay cosas relacionadas en otras plataformas si desea obtener algunas referencias.

Tabla de contenido

• ML de núcleo
• Flujo tensor
• Keras
• Turi crea
• Aprendizaje automático
• Maga

ML de núcleo

Modelos

• Awesome-Coreml-Modelos más grande de modelos para Core ML (para iOS 11+)
• Caffe Caffe: un marco abierto rápido para el aprendizaje profundo. http://caffe.berkeleyvision.org/
• Código Keras y pesos de modelos de aprendizaje profundo para modelos populares de aprendizaje profundo.
• modelos de flujo tensorse construidos con tensorflow
• libsvm una biblioteca para máquinas vectoriales de soporte
• Aprendizaje automático de Scikit-Learn en Python
• La biblioteca XGBOost escalable, portátil y distribuida de impulso (GBDT, GBRT o GBM), para Python, R, Java, Scala, C ++ y más. Se ejecuta en una sola máquina, hadoop, chispa, flink y dataflow
• Colección de modelos de clasificación keras de modelos keras utilizados para la clasificación
• Implementación de Caffe de MobileNet-Caffe de los MobileNets de Google
• Modelzoo Un repositorio central de GitHub para compartir modelos ML Core
• Imágenes de procesos de biblioteca de arte de estilo Styeart que usan CorEML con un conjunto de modelos de aprendizaje automático pre -entrenado y conviértalos en estilo artístico
• Modelos de modelos y ejemplos construidos con tensorflow
• Tienda ML Core ML

Herramientas

• coreMltools coreMlTools en un paquete de Python para crear, examinar y probar modelos en el formato .mlmodel
• Torch2Coreml Esta herramienta ayuda a convertir los modelos de Torch7 en Apple Coreml
• Turicreate Turi crea simplifica el desarrollo de modelos de aprendizaje automático personalizado.
• Visor de Netron para redes neuronales y modelos de aprendizaje automático
• Onnx-Coreml Onnx a Coreml Converter
• TF-Coreml TensorFlow a Coreml Converter
• Herramienta de depuración y visualización de TensorWatch para aprendizaje automático y ciencia de datos

Postes

• Tutorial Swift: Aprendizaje automático nativo y visión artificial en iOS 11
• Cómo entrenar su propio modelo para Coreml
• Reconocimiento de gestos inteligentes en iOS 11 con Core ML y TensorFlow
• Aplicación prisma de bricolaje con coreMl
• Uso de Scikit-Learn y Coreml para crear un motor de recomendación de música
• Construir no hotdog con turi create y nore ml - en una tarde
• Construya un detector de Taylor Swift con la API de detección de objetos TensorFlow, el motor ML y Swift
• Aprovechando el aprendizaje automático en iOS para mejorar la accesibilidad
• IBM Watson Services para el tutorial de Core ML
• Aprendizaje automático inicial con Keras y Core ML
• Detección de marcas de whisky con Core ML e IBM Watson Services
• Detección de superhéroes de Avengers en su aplicación iOS con IBM Watson y Coreml
• El aprendizaje automático construya aplicaciones más inteligentes con aprendizaje automático.
• Revista de aprendizaje de Apple Machine
• Introducción de Core ML
• Core ML en profundidad
• Core ML y Vision: Tutorial de aprendizaje automático en iOS 11
• iOS 11: Aprendizaje automático para todos
• Todo lo que un desarrollador rápido siempre quiso saber sobre el aprendizaje automático
• Traer el aprendizaje automático a sus aplicaciones iOS
• Pros y contras de las API de aprendizaje automático de iOS
• Core ML: Aprendizaje automático para iOS
• Bootstrapping el proceso de capacitación de aprendizaje automático
• Detección de neumonía en una aplicación iOS con Crear ML
• Cómo ajustar la resnet en keras y usarlo en una aplicación iOS a través de Core ML
• Cinco Gotchas de calidad de datos comunes en el aprendizaje automático y cómo detectarlos rápidamente

Repositar

• Core-ML-Sample Una demostración utilizando el marco ML Core
• Unsplashexplorer-coreReml Core ML Demo App con API Unsplash
• Mnist_Draw Este es un proyecto de muestra que demuestra el uso de Keras (TensorFlow) para el entrenamiento de un modelo MNIST para el reconocimiento de escritura a mano utilizando CorEML en iOS 11 para inferencia.
• Cocoaai el laboratorio de inteligencia artificial de Cocoa
• Gestes complejos-Demo Una demostración del uso de aprendizaje automático para reconocer 13 gestos complejos en una aplicación de iOS
• Core-ML-Car-Recognition Un marco de reconocimiento de automóvil para coreMl
• Proyecto simple de Coreml-in-Arkit para detectar objetos y mostrar etiquetas 3D sobre ellos en AR. Esto sirve como una plantilla básica para un proyecto ARKIT para usar CorEML
• El entrenador -MAC entrena un modelo, luego genera un proyecto Xcode completo que lo usa, no es necesario ningún código
• Reconocimiento de gestos manuales Gestueai-Coreml-Ius en la aplicación iOS usando Coreml
• Imágenes de clasificación de coro de reconocimiento visual fuera de línea utilizando el reconocimiento visual de Watson y el Core ML

Flujo tensor

Postes

• Modelos de flujo de código abierto (Google I/O '17)
• Swift para TensorFlow
• Comience con API de alto nivel TensorFlow (Google I/O '18)
• Comenzando con TensorFlow en iOS
• Introducción de tensorflow.js: aprendizaje automático en JavaScript
• TensorFlow para JavaScript (Google I/O '18)
• Colab Colaboratory es un proyecto de investigación de Google creado para ayudar a difundir la educación e investigación del aprendizaje automático
• Use TensorFlow y BNNS para agregar aprendizaje automático a su aplicación Mac o iOS

Repositar

• Talleres algunos ejercicios para su uso en eventos Google IO 2018

Cursos

• Curso de bloqueo de aprendizaje automático con API TensorFlow
• Aprendizaje profundo con Python de Francois Chollet
• Aprenda de los expertos de ML en Google

Keras

Postes

• Ejecutar modelos Keras en iOS con Coreml
• Keras y redes neuronales convolucionales (CNNS)
• Tutorial de Keras: Transfiera el aprendizaje utilizando modelshttps pre-entrenado: //www.learnopencv.com/keras-tutorial-transfer-lelarning-using-preined-models/

Turi crea

Postes

• Construir no hotdog con turi create y nore ml - en una tarde
• Procesamiento del lenguaje natural en iOS con Turi Crear
• Aprendizaje automático en iOS: Turi crea y coreMl
• Una guía para Turi Crear

Aprendizaje automático

Empezando

• Una nota de agradecimiento para la ciencia de datos
• Es por eso que cualquiera puede aprender el aprendizaje automático

Postes

• Una introducción visual al aprendizaje automático
• ¡El aprendizaje automático es divertido!
• 10 términos de aprendizaje automático explicados en inglés simple
• Aprendizaje automático en un año
• Recursos de autoestudio de aprendizaje automático
• Cómo aprender el aprendizaje automático
• Comenzando con el aprendizaje automático
• La guía no técnica para el aprendizaje automático e inteligencia artificial
• Aprendizaje automático: una guía en profundidad: descripción general, objetivos, tipos de aprendizaje y algoritmos
• Un recorrido por los algoritmos de aprendizaje automático
• Aprendizaje automático para hackers
• Aprendizaje automático para desarrolladores para principiantes absolutos y alumnos de quinto grado
• Buceo en el aprendizaje automático en el aprendizaje automático con el cuaderno de Python Jupyter y Scikit-Learn
• Una introducción al aprendizaje automático con Scikit-Learn
• Creación de potentes modelos de clasificación de imágenes utilizando muy pocos datos
• Cómo HBO's Silicon Valley construyó "Not Hotdog" con Mobile TensorFlow, Keras y React Nativ
• Hello World - Recetas de aprendizaje automático #1
• Una explicación intuitiva de las redes neuronales convolucionales
• Una introducción rápida a las redes neuronales
• Algoritmo de aprendizaje automático para Flappy Bird utilizando red neuronal y algoritmo genético
• Comprender cómo aprenden las máquinas, a través de la creación de prototipos
• Capacitación en el dispositivo
• Aprendizaje automático para iOS
• El "Hello World" de las redes neuronales
• Redes neuronales convolucionales en iOS 10 y macOS
• Aprendizaje Machinelearning Swift Implementación de "Ciencia de datos desde cero" y http://karpathy.github.io/neuralnets/
• ¿El "Hello World" de las redes neuronales?
• ¿La red neuronal de emojiintelligence construida en el patio de recreo de Apple con Swift?
• Aprendizaje automático: clasificación de extremo a extremo
• Aprendizaje automático cero a héroe (Google I/O'19)

Red neuronal de convolución

• CS231N Invierno 2016 Conferencia 7 Redes neuronales convolucionales
• Cómo construir su propia red neuronal desde cero en Python
• Cómo funcionan las redes neuronales convolucionales

Maga

Blogs

• Fritz heartbeat

Crear ML

• Introducción para crear ML: Cómo entrenar su propio modelo de aprendizaje automático en Xcode 10

Kit ml

• Introducción del kit ML

Visión

• Visión Aplicar análisis de imágenes de alto rendimiento y técnicas de visión por computadora para identificar caras, detectar características y clasificar escenas en imágenes y videos.
• Blog-obteniendo con visión con visión
• Swift World: qué hay de nuevo en iOS 11 - Visión

Procesamiento del lenguaje natural

• Nslinguistictagre Analiza el lenguaje natural para etiquetar parte del habla y la clase léxica, identificar nombres propios, realizar lemmatización y determinar el lenguaje y el guión (ortografía) del texto.
• Etiquetado lingüístico
• NslinguiStictager en nshipster
• Corelinguística Este repositorio contiene algunas estructuras de datos fundamentales para PNL.
• Swiftverbalexpressions Swift Port of Verbalexpressions

Metal

• Metal
• MPSCNNHelloworld: Convolución de detección de dígitos simples Redes neuronales (CNN)
• Metalimagerecognition: Realización de reconocimiento de imágenes
• Marcos de aprendizaje profundo de Apple: BNNS vs. Metal CNN
• Forge un kit de herramientas de red neuronal para metal

Juego de juego

• Juego de juego
• Proyecto 34: Cuatro seguidos
• GkminmaxStrategist: ¿Qué se necesita para construir un Tictactoe Ai?
• Tutorial de GameplayKit: inteligencia artificial
• Gemas de juego de juego
• Gameplaykit: más allá de los juegos

Cursos

• 6.S191: Introducción al aprendizaje profundo
• Aprendizaje automático
• Introducción - Introducción al aprendizaje automático sobre udacity
• Fundamentos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo por DeepLizard

Entrevista

• 41 Preguntas de entrevistas esenciales de aprendizaje automático

Otros marcos ML

• TensorsWift una biblioteca liviana para calcular los tensores en Swift, que tiene API similares a TensorFlow's
• Swift-ai la Swift Machine Learning Library.
• Estructuras de datos de inteligencia artificial/aprendizaje automático Swift-Brain y algoritmos Swift para el futuro desarrollo de iOS. Teorema de Bayes, redes neuronales y más IA.
• ¡Bender Craft fácilmente redes neuronales rápidas en iOS! Use modelos TensorFlow. Metal debajo del capó.
• Braincore el marco de red neuronal iOS y OS X
• Aitoolbox Una caja de herramientas de módulos AI escritos en Swift: gráficos/árboles, máquinas de vectores de soporte, redes neuronales, PCA, K-means, algoritmos genéticos
• Redes neuronales cerebrales en JavaScript
• TensorFlow Una biblioteca de software de código abierto para la inteligencia de máquinas
• Incubator-predictionio Predictionio, un servidor de aprendizaje automático para desarrolladores e ingenieros de ML. Construido sobre Apache Spark, HBase y Spray.
• Marco de aprendizaje profundo de Caffe por Bair
• Antorcha un marco de computación científica para Luajit
• Theano Theo es una biblioteca de Python que le permite definir, optimizar y evaluar expresiones matemáticas que involucran matrices multidimensionales de manera eficiente
• CNTK Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK), un kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto
• MXNET Ligero, portátil, flexible distribuido/móvil aprendizaje profundo

Acelerar

• Acelerar en los códigos de ejemplo de Swift de acelerar para el acelerado.
• Sube una biblioteca Swift que utiliza el marco Acelerate para proporcionar funciones de alto rendimiento para matemáticas matriciales, procesamiento de señales digitales y manipulación de imágenes.

Estadística

• SigmasWiftStatistics Una colección de funciones para el cálculo estadístico escrito en Swift

Servicios

• Watson habilita las funciones de computación cognitiva en su aplicación utilizando el lenguaje, visión, discurso y datos de IBM Watson.
• Wit.ai Lenguaje natural para desarrolladores
• Cloud Machine Learning Engine Machine Learning en cualquier dato, cualquier tamaño
• La API de la visión de la nube deriva la visión de las imágenes con nuestra potente API de la visión de la nube
• Aprendizaje de Amazon Machine Amazon Machine Learning facilita a los desarrolladores crear aplicaciones inteligentes, incluidas aplicaciones para detección de fraude, pronósticos de demanda, marketing dirigido y predicción de clics
• API.AI crea interacciones de lenguaje natural, unión de marca para bots, aplicaciones, servicios y dispositivos.
• Clarifai crea aplicaciones increíbles con la mejor API de reconocimiento de imagen y video del mundo.
• OpenML explorando el aprendizaje automático juntos
• Lóbulo de aprendizaje profundo simplificado
• Comparación de servicios de aprendizaje automático (ML) de varios proveedores de servicios de ML en la nube

Reconocimiento de texto

• Tutorial de Tesseract OCR
• Tesseract-Ocr-Ives Tesseract OCR IOS es un marco para iOS7+, compilado también para ARMV7S y ARM64.
• Tesseract.js Pure JavaScript OCR para 62 idiomas

Reconocimiento de voz

• Discurso
• Usando la API de reconocimiento de voz en iOS 10
• Tutorial de reconocimiento de voz para iOS
• Biblioteca de reconocimiento de voz de Ceedvocal para iOS

Sintetizador del habla

• AvspechSynthesizer Un objeto que produce un discurso sintetizado a partir de expresiones de texto y proporciona controles para monitorear o controlar el habla en curso.

Inteligencia artificial

• El clásico bot de chat Eliza en Swift.
• Introducción a la programación de IA para juegos

Plataforma en la nube de Google para el aprendizaje automático

• Aprendizaje automático
• API de aprendizaje automático por ejemplo (Google I/O '17)
• Agregar visión por computadora a su aplicación iOS

Otros

• Nothotdog-Classifier ¿Qué dirías si te dijera que hay una aplicación en el mercado que te dice si tienes un perro hot o no un perro caliente?
• Cómo HBO's Silicon Valley construyó "Not Hotdog" con móvil TensorFlow, Keras & React Native