ml scratchpad

一般的なML問題の単純なPytorch実装の隠し。このレポの目的は次のとおりです。

1. サポートフロントエンドがなくても、スクリプトをすばやく取得します（入力歓迎）。いくつかは完全なプロジェクトに拡張されるかもしれません
2. 一般的なアーキテケアを実装したり、人気のある前提型モデルの入力/出力データを処理したり、新しい問題に適応させる方法に関するコード参照を確立したりする

コンピュータービジョン

• 顔の検出と認識：https：//github.com/timesler/facenet-pytorch/に基づく
  • やる：フェイスDBを作成します（たぶんVectorDB？）
• 植物疾患の分類：植物種を画像に沿って入力として服用するというねじれを伴う単純なCNN分類器（PlantVillageで訓練されています）
• やる：画像セグメンテーション
• やる：オブジェクト検出

ぼろきれ

• 映画データベースのセマンティック検索：FreeCodecampのチュートリアル（https://www.youtube.com/watch?v=jebdfgqraua）に基づいて、ATLASインスタンスを設定することを悩ませないことよりも、FAISSと地元のMongoDBインスタンスを再実装します。別の、より興味深いもの。 （WIP）

peft

• Lora Finetuningスクリプト：https：//www.youtube.com/watch?v=us5zfp16pau&t=211S（WIP）に基づく
• Qlora Finetuningスクリプト：https：//www.youtube.com/watch?v=xpokb3usmkc（WIP）に基づく