ml notebooks 101

ML Notebooks 101

O objetivo deste repositório é hospedar uma ampla variedade de implementações de ML que podem ser úteis para iniciantes, bem como profissionais intermediários ou avançados.

Índice

Esse repositório está em seus estágios iniciais - apenas alguns cadernos foram adicionados até agora, tentarei adicionar o máximo de cadernos possível, mas qualquer um pode se sentir livre contribuindo para esse repositório.

• Ann
  • Básico
    • Nn para implementar portões lógicos
    • Nn para implementar não portão
    • Preveja os preços da habitação com Ann
• Visão computacional
  • Guia aprofundado para redes neurais convolucionais
  • Introduções à visão computacional com pytorch
  • Transferir Guia CNN de aprendizado
  • Operações básicas de OpenCV
• Gans - (ainda para implementar)
• ML geral
  • Regressão 101: Prevendo os preços da habitação
  • Titanic: aprendizado de máquina com desastre
• NLP
  • Modelagem de idiomas
    • Modelagem básica de linguagem n-gram
  • Classificação de texto
    • Classificação de sentimentos usando LSTM e luva
• Aprendizagem de reforço (ainda para implementar)
• Série temporal (ainda para implementar)
• Aprendizado não supervisionado
  • Cluster de k-means

Qualquer um pode contribuir!

Você pode contribuir adicionando novos scripts/notebooks, melhorando os scripts atuais ou a documentação. Você pode consultar o arquivo contribuição.md para diretrizes mais detalhadas.

Seu trabalho deve entrar nas pastas relevantes e criar um subpasto com o título do seu trabalho.

Abaixo estão algumas instruções antes de fazer uma solicitação de tração

Como contribuir

Nota: de preferência, adicione seu próprio trabalho, evite fazer PRs copiando código de outros lugares. Se você deseja contribuir com o trabalho de outra pessoa, pode nos informar na seção de problemas, será decidido pelos mantenedores se vale a pena se fundir.

• Crie um problema para fazer qualquer alteração no código. Quando a emissão será aprovada, você pode fazer uma alteração.
• Puxe a alteração mais recente da ramificação Upstream antes de iniciar o código de alteração.
• Adicione seu arquivo na pasta adequada (minúscula) com o readme.md nele. Adicione requisitos.txt, se necessário.
• Exclua arquivos de dados ou arquivos de modelo salvos se eles tiverem mais de 20 MB, mas inclua os scripts para baixar automaticamente ou apontar para uma fonte.
• Por favor, use o linhagem Flake8 em seu código

Typo Fixo/menor alteração nos documentos não marcados como contribuição. Se você não está ciente do processo, aumente uma consulta de maneira formal :)