Téléchargement ML Crate - Téléchargement du code source ML Crate

ML Crate

Autre code source

1.0.0

Télécharger

Ml-crat?

Site Web pour ML-Crate Project Repo: Cliquez ici!

? Bienvenue contributeurs!

ML Crate est le centre ultime pour une multitude de projets de ML passionnants, servant de refuge de ressources incontournables pour les passionnés de ML passionnés et dévoués!

Structure des projets

Ce référentiel se compose de divers projets d'apprentissage automatique et tous les projets doivent suivre un certain modèle. Je souhaite que les contributeurs s'occupent de cela tout en contribuant dans ce référentiel.

Ensemble de données - Ce dossier stocke l'ensemble de données utilisé dans ce projet. Si l'ensemble de données ne peut pas être téléchargé dans ce dossier en raison de la grande taille, mettez un fichier readme.md dans le dossier de l'ensemble de données et placez le lien de l'ensemble de données collecté. Cela fonctionnera!
Images - Ce dossier est utilisé pour stocker les images générées lors de l'analyse des données, la visualisation des données, la segmentation des données du projet.
Modèle - Ce dossier aurait votre fichier de projet (c'est-à-dire le fichier .Ipynb) que ce soit une analyse ou une prédiction. Outre le fichier de projet, il devrait également avoir un «Readme.md» en utilisant ce modèle et ce fichier «exigences.txt» qui serait enfermé avec tous les modules complémentaires et bibliothèques nécessaires qui sont inclus dans le projet.
Application Web - Ce dossier se compose de l'application Web construite en utilisant le meilleur modèle du dossier du projet. Principalement déployé dans Flask ou rational.

 Project Folder
|- Dataset
   |- dataset.csv (dataset used for the particula project)
   |- README.md (brief about the dataset)
|- Images
   |- img1.png
   |- img2.png
   |- img3.png
|- Model
   |- project_folder.ipynb
   |- README.md
|- Web App
   |- templates
   |- static
   |- app.py
   |- demo.mp4
   |- README.md
|- requirements.txt

? Flux de travail

Fourchez le référentiel
Clone votre référentiel fourchu à l'aide de terminal ou de gitbash.
Apporter des modifications au référentiel cloné
Ajouter, engager et pousser
Ensuite, dans GitHub, dans votre référentiel cloné, trouvez l'option pour faire une demande de traction

? Programmes open source!

_{SWOC 2021}

_{JWOC 2022}

_{OpenCcode 2022}

_{PSOC 2022}

_{KWOC 2022}

_{DWOC 2023}

_{KWOC 2023-24}

_{JWOC 2024}

_{IWOC 2.0}

_{SSOC 24}

? Réalisations de ce repo de projet?

1️⃣ reconnu comme le "? Projet supérieur" pour SWOC 2.0 pour l'année 2021-222. (49 Demandes de traction ont été fusionnées!)
2️⃣ Reconnu comme le "haut mentor" et "Top PA" pour le projet "ML-Crate" dans SWOC 2.0.
3️⃣ reconnu comme le «meilleur mentor» de JGEC Winter of Code 2022, pour que le mentorat des étudiants contribue dans le repo du projet «ML-Crate».
4️⃣ reconnu comme le "? Best Mentor" du programme open source CSI RAIT Opencode 2022, pour que le mentorat des étudiants contribue dans le repo du projet "ML-Crate".
5️⃣ Reconnu comme le "? Top Project Admin" de Hack Club Rait Summer of Code 2022, pour que le mentorat des étudiants contribue dans le repo du projet "ML-Crate".
6️⃣ Mention spéciale de l'équipe JWOC ✍️: Abhishek est l'un des développeurs open source les plus habiles et les plus talentueux que j'ai rencontrés au JGEC Winter of Code 2K22. Il a présenté une performance louable en tant qu'administrateur et mentor de projet tout au long de l'événement. Ce fut un plaisir de le voir interagir et guider les développeurs d'étudiants en herbe pour faire avancer leurs premiers pas vers la contribution open source. Les nombreuses séances de mentorat qu'il a facilitées pour les participants reflètent son expertise de domaine et sa compétence technique. Abhishek est une inspiration pour de nombreux jeunes ingénieurs qui souhaitent construire une carrière dans l'apprentissage automatique et la science des données. Son projet ML-Crate était une passerelle essentielle pour les amateurs de ML pour briser la glace et commencer à contribuer.
Au nom de toute l'équipe organisatrice de JWOC 2K22, j'apprécie fortement les efforts d'Abhishek pour favoriser l'esprit de liaison communautaire et de coopération entre les développeurs en herbe. Ses prouesses imaginatives et son enthousiasme seront un grand atout pour toute organisation.