Machine Learning Collection
Release 1.0
Dans ce référentiel, vous trouverez des tutoriels et des projets liés à l'apprentissage automatique. J'essaie de rendre le code aussi clair que possible, et l'objectif est d'être utilisé comme ressource d'apprentissage et un moyen de rechercher des problèmes pour résoudre des problèmes spécifiques. Pour la plupart, j'ai également fait des explications vidéo sur YouTube si vous voulez une procédure pas à pas pour le code. Si vous avez des questions ou des suggestions pour de futures vidéos, je préfère si vous le posez sur YouTube. Ce référentiel est convivial, donc si vous sentez que vous voulez ajouter quelque chose, je fusionnerais volontiers un RP?
Régression linéaire - avec descente de gradient ✅ Régression linéaire - avec équation normale ✅ Régression logistique Bayes naïf - Gaussien naïf Bayes Voisins les plus chers Clustering k-means Machine vectorielle de support - en utilisant cvxopt Réseau neuronalSi vous avez une suggestion vidéo spécifique, veuillez faire un commentaire sur YouTube :)
Bases du tenseur Réseau neuronal à action Réseau neuronal convolutionnel Réseau neuronal récurrent Réseau de neurones récurrents bidirectionnels Modèle de chargement et de sauvegarde Ensemble de données personnalisé (images) Ensemble de données personnalisé (texte) Formation de précision mixte Ensemble de données déséquilibré Transfert d'apprentissage et de finetun Augmentation des données à l'aide de TorchVision Augmentation des données à l'aide d'Albumentations Exemple de Tensorboard Calculer la moyenne et la MST des images Barre de progrès simple Comportement déterministe Planificateur de taux d'apprentissage Initialisation des poids Génération de texte LSTM Segmentation sémantique w. U-net Sous-titrage d'image Transfert de style neuronal TorchText [1] TorchText [2] TorchText [3] SEQ2SEQ - Séquence à la séquence (LSTM) SEQ2SEQ + ATTENTION - Séquence à séquence avec attention (LSTM) SEQ2SEQ Transformers - Séquence à la séquence avec les transformateurs Transformers à partir de zéro - l'attention est tout ce dont vous avez besoinPlaylist de détection d'objet
Intersection sur l'union Suppression non-max Précision moyenne moyenne Yolov1 à partir de zéro Yolov3 à partir de zéroPlaylist Gan
Simple fc gan Dcgan Wgan Wgan-gp Pix2pix Cycle de cycle Progres LENET5 - Architecture CNN VGG - Architecture CNN Inception v1 - architecture CNN Resnet - Architecture CNN EfficientNet - Architecture CNN Tutoriel 1 - Introduction et code de démarrage Tutoriel 2 - LightningModule Tutoriel 3 - entraîneur Tutoriel 4 - métriques Tutoriel 5 - Datamodule Tutoriel 6 - restructuration de code Tutoriel 7 - Rappels Tutoriel 8 - journalisation de Tensorboard Tutoriel 9 - Profiler Tutoriel 10 - Multi-GPU Si vous avez une suggestion vidéo spécifique, veuillez faire un commentaire sur YouTube :)
Tutoriel 1 - Installation, vidéo uniquement Tutoriel 2 - Bases du tenseur Tutoriel 3 - Réseau neuronal Tutoriel 4 - Réseau neuronal convolutionnel Tutoriel 5 - régularisation Tutoriel 6 - RNN, GRU, LSTM Tutoriel 7 - API fonctionnel Tutoriel 8 - sous-classe Keras Tutoriel 9 - Couches personnalisées Tutoriel 10 - Modèles de sauvegarde et de chargement Tutoriel 11 - Apprentissage du transfert Tutorial 12 - ensembles de données TensorFlow Tutoriel 13 - Augmentation des données Tutoriel 14 - Rappels Tutoriel 15 - Modèle personnalisé.fit Tutoriel 16 - boucles personnalisées Tutoriel 17 - Tensorboard Tutoriel 18 - Images d'ensemble de données personnalisées Tutoriel 19 - texte de jeu de données personnalisé Tutoriel 20 - Créser le cancer de la peau - Exemple de projet pour débutants
