practicalAI cn

AI実用的なAI中国語版

機械学習を使用して、データから貴重な洞察を得ることができます。

• Pytorchを使用して、基本的な機械学習アルゴリズムと深いニューラルネットワークを実装します。
• 設定は不要です。ブラウザでGoogle Colabを使用して、すべてのプログラムを実行します。
• ？チュートリアルだけでなく、製品レベルのオブジェクト指向の機械学習プログラミングを学習します。

ノートブック

ベース	深い学習	高度な	テーマ
？ノートブック	Pytorch	高度なRNN	？コンピュータービジョンコンピュータービジョン
？ Python	？§多層パーセプロン	？§高速道路と残留ネットワーク	⏰時系列分析
？ numpy	？データとモデルのデータとモデル	？自動エンコーダー	？§トピックモデリング
？パンダ	？オブジェクト指向MLオブジェクト指向	生成的敵対ネットワーク	？推奨システム
？線形回帰	？§畳み込みニューラルネットワーク	？空間変圧器ネットワーク	事前に保護された言語モデリング
ロジスティック回帰ロジスティック回帰	埋め込み		？マルチタスク学習
？ランダムフォレスト	？再発性ニューラルネットワーク		ローショットの学習
？ K-meansクラスタリングKmeansクラスタリング			？強化学習

ノートブックを表示します

ノートブックを実行する必要がない場合は、Jupyter nbviewerを使用して簡単に表示できます。

https://github.com/ https://nbviewer.jupyter.org/github/に置き換えるか、 https://nbviewer.jupyter.orgを開き、ノートブックのURLを入力します。

ノートブックを実行します

1. このプロジェクトのnotebooksフォルダーにノートブックを入手してください。
2. これらのノートブックは、Google Colabまたはローカルコンピューターで実行できます。
3. ノートブックをクリックし、 https://github.com/をURLアドレスのhttps://colab.research.google.com/github/に置き換えるか、このクロム拡張機能を使用してワンクリックで完了します。
4. 独自のGoogleアカウントにログインします。
5. 复制到云端硬盘と、ノートブックが新しいタブで開きます。

5. タイトルの副本を削除することにより、ノートブックの名前を変更します。
6. コード、変更などを実行します。これらはすべて、個人のGoogleドライブに自動的に保存されます。

ノートブックを寄付します

1. 変更後、Google Colabノートブックを.ipynbファイルとしてダウンロードします。

2. https://github.com/lisonevf/practicalai-cn/tree/master/notebooksにアクセスしてください。
3. Upload filesをクリックします。

5. この.ipynbファイルをアップロードします。
6. 詳細な提出タイトルと説明を書きます。
7. ブランチに適切に名前を付けます。
8. Propose changesをクリックします。

貢献リスト

誰でも参加して改善できます。

ノート	翻訳者
00_NOTEBOOKS.IPYNB	@amusi
01_python.ipynb	@amusi
02_numpy.ipynb	@amusi
03_pandas.ipynb	@amusi
04_linear_regression.ipynb	@jasonhhao
05_logistic_regression.ipynb	@jasonhhao
06_random_forests.ipynb	@jasonhhao
07_pytorch.ipynb	@amusi
08_MULTILAYER_PERCEPTRON.IPYNB	@zhyongquan
09_data_and_models.ipynb	@zhyongquan
10_object_oriented_ml.ipynb	@zhyongquan
11_CONVOLUTION_NEURAL_NETWORKS.IPYNB
12_embeddings.ipynb	@wengjj
13_recurrent_neural_networks.ipynb
14_ADVANCED_RNNS.IPYNB
15_computer_vision.ipynb