Machine Learning Collection
Release 1.0
このリポジトリには、機械学習に関連するチュートリアルとプロジェクトがあります。私はコードを可能な限り明確にしようとしていますが、目標は学習リソースとして使用され、特定の問題を解決するために問題を検索する方法として使用することです。ほとんどの場合、コードのウォークスルーが必要な場合は、YouTubeでビデオの説明も作成しました。 YouTubeで尋ねると、将来のビデオについて質問や提案があった場合。このリポジトリは貢献に優しいので、何かを追加したいと思うなら、私は喜んでPRをマージしますか？
線形回帰- 勾配降下✅ 線形回帰- 正常方程式✅ ロジスティック回帰ナイーブベイズ- ガウスナイーブベイズ k-nearest Neighbors k-meansクラスタリングサポートベクターマシン-CVXOPTを使用しますニューラルネットワーク特定のビデオの提案がある場合は、YouTubeにコメントしてください:)
テンソルの基本フィードフォワードニューラルネットワーク畳み込みニューラルネットワーク再発性ニューラルネットワーク双方向の再発性ニューラルネットワークモデルの読み込みと保存カスタムデータセット（画像） カスタムデータセット（テキスト） 混合精密トレーニング不均衡なデータセット学習と微調整を転送します Torchvisionを使用したデータ増強アルビュメントを使用したデータ増強テンソルボードの例画像の平均とSTDを計算しますシンプルな進行状況バー決定論的行動学習率スケジューラウェイトの初期化 LSTMを生成するテキストセマンティックセグメンテーションw。 u-net 画像キャプションニューラルスタイルの転送 torchtext [1] torchtext [2] torchtext [3] seq2seq-シーケンスのシーケンス（LSTM） seq2seq +注意- 注意付きのシーケンスへのシーケンス（LSTM） seq2seqトランス- トランスを使用したシーケンスへのシーケンスゼロからの変圧器- 注意が必要ですオブジェクト検出プレイリスト
組合の交差点非最大抑制平均平均精度ゼロからYolov1 ゼロからYolov3Ganプレイリスト
シンプルなFCガン dcgan wgan wgan-gp pix2pix サイクルガン Progan LENET5 -CNNアーキテクチャ VGG -CNNアーキテクチャインセプションV1 -CNNアーキテクチャ ResNet -CNNアーキテクチャ EfficientNet -CNNアーキテクチャチュートリアル1-はじめにコードとスターターコードチュートリアル2 -Lightningmodule チュートリアル3-トレーナーチュートリアル4-メトリックチュートリアル5-データモジュールチュートリアル6-コード再構築チュートリアル7-コールバックチュートリアル8-テンソルボードロギングチュートリアル9-プロファイラーチュートリアル10 -Multi -GPU 特定のビデオの提案がある場合は、YouTubeにコメントしてください:)
チュートリアル1-インストール、ビデオのみチュートリアル2-テンソルの基本チュートリアル3-ニューラルネットワークチュートリアル4-畳み込みニューラルネットワークチュートリアル5-正規化チュートリアル6 -RNN、GRU、LSTM チュートリアル7-機能API チュートリアル8-ケラスサブクラス化チュートリアル9-カスタムレイヤーチュートリアル10-モデルの保存と読み込みチュートリアル11-転送学習チュートリアル12 -Tensorflowデータセットチュートリアル13-データ増強チュートリアル14-コールバックチュートリアル15 -Custom Model.fit チュートリアル16-カスタムループチュートリアル17-テンソルボードチュートリアル18-カスタムデータセット画像チュートリアル19-カスタムデータセットテキストチュートリアル20-皮膚がんの分類- 初心者プロジェクトの例
