ml notebooks 101

ML ноутбуки 101

Цель этого репозитория состоит в том, чтобы разместить широкий спектр реализаций ML, которые могут быть полезны как для начинающих, так и для промежуточных или продвинутых практикующих.

Оглавление

Этот репо находится на ранних этапах - до сих пор было добавлено лишь несколько ноутбуков, я постараюсь добавить как можно больше записей, но любой может не стесняться внести свой вклад в этот репозиторий.

• Энн
  • Основы
    • NN для реализации логических ворот
    • Nn для реализации не ворота
    • Прогнозируйте цены на жилье с Ann
• Компьютерное зрение
  • Углубленное руководство по сверточным нейронным сетям
  • Введение в компьютерное зрение с Pytorch
  • Перевод обучения CNN Guide
  • Основные операции OpenCV
• Ганс - (еще для реализации)
• Генерал ML
  • Регрессия 101: прогнозирование цен на жилье
  • Титаник: машинное обучение от катастрофы
• НЛП
  • Языковое моделирование
    • Основное моделирование языка N-грамма
  • Текстовая классификация
    • Классификация настроений с использованием LSTM и Glove
• Подкрепление обучения (еще для реализации)
• Временные ряды (еще не реализовано)
• Неконтролируемое обучение
  • Кластеризация K-средних

Любой может внести свой вклад!

Вы можете внести свой вклад, добавив новые сценарии/ноутбуки, улучшив текущие сценарии или документацию. Вы можете направить файл взноса.md для более подробных рекомендаций.

Ваша работа должна пройти в соответствующие папки и убедиться, что создать подразделение с названием вашей работы.

Ниже приведены некоторые инструкции, прежде чем сделать запрос на вытяжение

Как внести свой вклад

Примечание: предпочтительно, добавьте свою собственную работу, избегайте создания PR, копируя код из других мест. Если вы хотите внести свой вклад в чью -то работу, вы можете сообщить нам в разделе «Проблемы», это будет решено, если это стоит слияния.

• Создайте проблему для внесения любых изменений в код. Когда проблема будет одобрена, вы можете внести изменения.
• Вытащите последнее изменение из филиала вверх по течению перед началом изменения кода.
• Добавьте свой файл в соответствующей папке (нижний регистр) с readme.md в нем. Добавьте требования.
• Исключите файлы данных или сохраненные файлы модели, если они превышают 20 МБ, но включите сценарии для автоматической загрузки или указания на источник.
• Пожалуйста, используйте Flake8 Linting в вашем коде

Опечатка фиксированное/незначительное изменение в документах, не помеченных в качестве вклада. Если вы не знаете о процессе, любезно поднимайте запрос формальным образом :)