awesome machine learning

การเรียนรู้ด้วยเครื่องจักรที่ยอดเยี่ยม

❤สนับสนุนแอพของฉัน❤

• Push Hero - แอปพลิเคชัน MacOS Pure Swift เพื่อทดสอบการแจ้งเตือนแบบพุช
• Pastepal - Pasteboard, Note and Chlorkcut Manager
• ตรวจสอบอย่างรวดเร็ว - Smart Todo Manager
• นามแฝง - แอพและตัวจัดการทางลัดไฟล์
• แอพอื่น ๆ ของฉัน

ฉันชอบสำรวจการเรียนรู้ของเครื่องจักร แต่ไม่ต้องการให้ดำดิ่งลงไปในแพลตฟอร์มอื่น ๆ เช่น Python หรือ JavaScript เพื่อทำความเข้าใจเฟรมเวิร์กหรือ TensorFlow โชคดีที่ WWDC 2017, Apple แนะนำ Core ML, Vision, ARKIT ซึ่งทำให้การทำงานกับการเรียนรู้ของเครื่องง่ายขึ้นมาก ด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนเราสามารถสร้างสิ่งที่ยอดเยี่ยมได้ เป็นเรื่องดีที่จะรู้สึกถึงผลลัพธ์ก่อนจากนั้นพยายามสำรวจหัวข้อขั้นสูงและกลไกพื้นฐานหรือไม่?

สิ่งนี้จะดูแลสิ่งต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Core ML และ Swift มีสิ่งที่เกี่ยวข้องในแพลตฟอร์มอื่น ๆ หากคุณต้องการได้รับการอ้างอิงบางอย่าง

สารบัญ

• ML หลัก
• เทนเซอร์โฟลว์
• เครส
• Turi สร้าง
• การเรียนรู้ของเครื่องจักร
• ผิด

ML หลัก

แบบจำลอง

• รายการรุ่นที่ใหญ่ที่สุดสำหรับ Core ML (สำหรับ iOS 11+)
• Caffe Caffe: กรอบเปิดอย่างรวดเร็วสำหรับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง http://caffe.berkeleyvision.org/
• รหัส KERAS และไฟล์น้ำหนักแบบเรียนรู้ระดับลึกสำหรับโมเดลการเรียนรู้ลึกที่เป็นที่นิยม
• รุ่น Tensorflow รุ่นที่สร้างขึ้นด้วย tensorflow
• libsvm ห้องสมุดสำหรับเครื่องเวกเตอร์สนับสนุน
• Scikit-Learn Machine Learning ใน Python
• XGBOOST ปรับขนาดได้พกพาและกระจายการไล่ระดับสี (GBDT, GBRT หรือ GBM) สำหรับ Python, R, Java, Scala, C ++ และอีกมากมาย ทำงานบนเครื่องเดียว, Hadoop, Spark, Flink และ Dataflow
• Keras-Classification-Models ของโมเดล KERAS ที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภท
• การใช้งานคาเฟอีน Mobilenet-Caffe ของ mobilenets ของ Google
• Modelzoo repository GitHub กลางสำหรับการแชร์โมเดล Core ML
• สไตล์ไลบรารีศิลปะสไตล์ Styleart โดยใช้ Coreml กับชุดการเรียนรู้ของเครื่องที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและแปลงเป็นสไตล์ศิลปะ
• รุ่นโมเดลและตัวอย่างที่สร้างด้วย tensorflow
• Core ML Store

เครื่องมือ

• coremltools coremltools ในแพ็คเกจ Python สำหรับการสร้างตรวจสอบและทดสอบโมเดลในรูปแบบ. mlmodel
• Torch2Coreml เครื่องมือนี้ช่วยแปลงรุ่น Torch7 เป็น Apple Coreml
• Turicreate Turi สร้างการพัฒนาแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่กำหนดเองได้ง่ายขึ้น
• Netron Viewer สำหรับ Neural Network และ Machine Learning Models
• onnx-coreml onnx เป็น coreml Converter
• TF-Coreml Tensorflow ไปยัง Coreml Converter
• TensorWatch Debugging และเครื่องมือสร้างภาพสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เสา

• Swift Tutorial: การเรียนรู้ของเครื่องจักรพื้นเมืองและการมองเห็นของเครื่องจักรใน iOS 11
• วิธีฝึกอบรมแบบจำลองของคุณเองสำหรับ coreml
• การจดจำท่าทางอย่างชาญฉลาดใน iOS 11 ด้วย Core ML และ TensorFlow
• แอพ DIY Prisma กับ Coreml
• การใช้ Scikit-Learn และ Coreml เพื่อสร้างเครื่องมือแนะนำเพลง
• การสร้างไม่ฮอทด็อกด้วย Turi Create และ Core ML - ในช่วงบ่าย
• สร้างเครื่องตรวจจับ Taylor Swift ด้วย API Detensorflow Object API เครื่องยนต์ ML และ SWIFT
• ใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องใน iOS เพื่อการเข้าถึงที่ดีขึ้น
• IBM Watson Services สำหรับ Core ML Tutorial
• เริ่มต้นการเรียนรู้ของเครื่องด้วย Keras & Core ML
• การตรวจจับแบรนด์วิสกี้ด้วย Core ML และ IBM Watson Services
• การตรวจจับฮีโร่เวนเจอร์สในแอพ iOS ของคุณกับ IBM Watson และ Coreml
• การเรียนรู้ของเครื่องสร้างแอพอัจฉริยะมากขึ้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง
• วารสารการเรียนรู้ของ Apple Machine
• แนะนำ Core ML
• Core ML ในเชิงลึก
• Core ML และ Vision: การเรียนรู้ของเครื่องในการสอน iOS 11
• iOS 11: การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับทุกคน
• ทุกสิ่งที่นักพัฒนาอย่างรวดเร็วเคยอยากรู้เกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• นำเครื่องเรียนรู้มาสู่แอพ iOS ของคุณ
• ข้อดีและข้อเสียของ iOS Machine Learning APIs
• Core ML: การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ iOS
• Bootstrapping กระบวนการฝึกอบรมการเรียนรู้ของเครื่อง
• การตรวจหาโรคปอดบวมในแอพ iOS ด้วยการสร้าง ML
• วิธีปรับแต่ง resnet ใน Keras และใช้ในแอพ iOS ผ่าน Core ML
• Gotchas คุณภาพข้อมูลทั่วไปห้าประการในการเรียนรู้ของเครื่องและวิธีการตรวจจับอย่างรวดเร็ว

repos

• core-ml-sample การสาธิตโดยใช้ Core ML Framework
• แอป Demo ML ที่ไม่ได้ใช้งาน
• mnist_draw นี่เป็นโครงการตัวอย่างที่แสดงให้เห็นถึงการใช้ keras (tensorflow) สำหรับการฝึกอบรมโมเดล MNIST สำหรับการจดจำลายมือโดยใช้ coreml บน iOS 11 สำหรับการอนุมาน
• Cocoaai ห้องปฏิบัติการปัญญาประดิษฐ์โกโก้
• Complex-testures-demo การสาธิตการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อรับรู้ท่าทางที่ซับซ้อน 13 ตัวในแอพ iOS
• CORE-ML-CAR-Recognition กรอบการจดจำรถยนต์สำหรับ COREML
• Coreml-in-pragit โครงการที่ง่ายในการตรวจจับวัตถุและแสดงฉลาก 3 มิติด้านบนใน AR สิ่งนี้ทำหน้าที่เป็นเทมเพลตพื้นฐานสำหรับโครงการ Arkit เพื่อใช้ coreml
• Trainer -MAC ฝึกอบรมโมเดลจากนั้นสร้างโครงการ XCode ที่สมบูรณ์ซึ่งใช้มัน - ไม่จำเป็นต้องใช้รหัส
• Gestureai-coreml-osiOS การรับรู้ด้วยมือบนแอพ iOS โดยใช้ coreml
• Visual-Recognition-Coreml จำแนกรูปภาพออฟไลน์โดยใช้ Watson Visual Recognition และ Core ML

เทนเซอร์โฟลว์

เสา

• โมเดล Tensorflow โอเพนซอร์ส (Google I/O '17)
• รวดเร็วสำหรับ tensorflow
• เริ่มต้นด้วย Tensorflow API ระดับสูง (Google I/O '18)
• เริ่มต้นใช้งาน TensorFlow บน iOS
• แนะนำ tensorflow.js: การเรียนรู้ของเครื่องใน JavaScript
• tensorflow สำหรับ JavaScript (Google I/O '18)
• Colab Colaboratory เป็นโครงการวิจัยของ Google ที่สร้างขึ้นเพื่อช่วยเผยแพร่การศึกษาการเรียนรู้ของเครื่องจักรและการวิจัย
• ใช้ TensorFlow และ BNNS เพื่อเพิ่มการเรียนรู้ของเครื่องลงในแอพ Mac หรือ iOS ของคุณ

repos

• เวิร์กช็อปแบบฝึกหัดสองสามข้อเพื่อใช้ในกิจกรรม Google io 2018

หลักสูตร

• หลักสูตรการเรียนรู้ของเครื่องจักรความผิดพลาดด้วย TensorFlow APIs
• การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งกับ Python โดย Francois Chollet
• เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญ ML ที่ Google

เครส

เสา

• เรียกใช้โมเดล Keras บน iOS ด้วย coreml
• Keras และ Neural Networks Convolutional (CNNS)
• Keras Tutorial: ถ่ายโอนการเรียนรู้โดยใช้แบบจำลองที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนหน้านี้: //www.learnopencv.com/keras-tutorial-transfer-learning-using-pre-trained-models/

Turi สร้าง

เสา

• การสร้างไม่ฮอทด็อกด้วย Turi Create และ Core ML - ในช่วงบ่าย
• การประมวลผลภาษาธรรมชาติบน iOS กับ Turi Create
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรใน iOS: Turi Create และ Coreml
• คำแนะนำเกี่ยวกับ Turi สร้าง

การเรียนรู้ของเครื่องจักร

เริ่มต้น

• ขอขอบคุณสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
• นี่คือเหตุผลที่ทุกคนสามารถเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่อง

เสา

• การแนะนำภาพเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรสนุก!
• 10 เงื่อนไขการเรียนรู้ของเครื่องอธิบายเป็นภาษาอังกฤษง่ายๆ
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรในหนึ่งปี
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรการเรียนรู้ด้วยตนเอง
• วิธีเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องจักร
• เริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• คู่มือที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องและปัญญาประดิษฐ์
• การเรียนรู้ของเครื่อง: คู่มือเชิงลึก - ภาพรวมเป้าหมายประเภทการเรียนรู้และอัลกอริทึม
• ทัวร์อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับแฮ็กเกอร์
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรสำหรับนักพัฒนาสำหรับผู้เริ่มต้นอย่างแน่นอนและนักเรียนระดับประถมห้า
• Dive-Into-Machine-Learning Dive ในการเรียนรู้ของเครื่องด้วยโน้ตบุ๊ก Python Jupyter และ Scikit-Learn
• บทนำเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องกับ scikit-learn
• การสร้างแบบจำลองการจำแนกภาพที่ทรงพลังโดยใช้ข้อมูลน้อยมาก
• Silicon Valley ของ HBO สร้าง“ Not Hotdog” ได้อย่างไรด้วย Mobile Tensorflow, Keras & React Nativ
• สวัสดีโลก - สูตรการเรียนรู้ของเครื่อง #1
• คำอธิบายที่ใช้งานง่ายของเครือข่ายประสาทแบบ convolutional
• การแนะนำอย่างรวดเร็วเกี่ยวกับเครือข่ายประสาท
• อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนก flappy โดยใช้เครือข่ายประสาทและอัลกอริทึมทางพันธุกรรม
• ทำความเข้าใจว่าเครื่องจักรเรียนรู้ผ่านการสร้างต้นแบบได้อย่างไร
• การฝึกอบรมเกี่ยวกับอุปกรณ์
• การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ iOS
• “ Hello World” ของ Neural Networks
• เครือข่ายประสาทเทียมใน iOS 10 และ macOS
• การเรียนรู้การใช้งานอย่างรวดเร็วของ "วิทยาศาสตร์ข้อมูลจากศูนย์" และ http://karpathy.github.io/neuralnets/
• “ Hello World” ของ Neural Networks?
• Emojiintelligence Neural Network สร้างขึ้นใน Apple Playground โดยใช้ Swift?
• การเรียนรู้ของเครื่อง: การจำแนกแบบครบวงจร
• การเรียนรู้ของเครื่องเป็นศูนย์ถึงฮีโร่ (Google I/O'19)

เครือข่ายประสาท

• CS231N Winter 2016 การบรรยาย 7 เครือข่ายประสาท Convolutional
• วิธีสร้างเครือข่ายประสาทของคุณเองตั้งแต่เริ่มต้นใน Python
• เครือข่ายประสาทแบบ convolutional ทำงานอย่างไร

ผิด

บล็อก

• Fritz Heartbeat

สร้าง ML

• รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการสร้าง ML: วิธีการฝึกอบรมรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องของคุณเองใน XCODE 10

ชุด ML

• แนะนำชุด ML

วิสัยทัศน์

• Vision ใช้การวิเคราะห์ภาพภาพประสิทธิภาพสูงและเทคนิคการมองเห็นคอมพิวเตอร์เพื่อระบุใบหน้าตรวจจับคุณสมบัติและจำแนกฉากในภาพและวิดีโอ
• บล็อกเริ่มต้นด้วยการมองเห็น
• Swift World: มีอะไรใหม่ใน iOS 11 - วิสัยทัศน์

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

• Nslinguistictagging วิเคราะห์ภาษาธรรมชาติเพื่อติดแท็กส่วนหนึ่งของคำพูดและคำศัพท์ระบุชื่อที่เหมาะสมดำเนินการ lemmatization และกำหนดภาษาและสคริปต์ (orthography) ของข้อความ
• การติดแท็กภาษาศาสตร์
• nslinguistictagging บน nshipster
• Corelinguistics ที่เก็บนี้มีโครงสร้างข้อมูลพื้นฐานบางอย่างสำหรับ NLP
• Swiftverbalexpressions พอร์ต Swift ของ verbalexpressions

โลหะ

• โลหะ
• MpScnnhelloworld: การตรวจจับตัวเลขอย่างง่ายเครือข่ายประสาท (CNN)
• MetalImagerEcognition: การจดจำภาพ
• กรอบการเรียนรู้ลึกของ Apple: BNNS vs. Metal CNN
• สร้างชุดเครื่องมือเครือข่ายประสาทสำหรับโลหะ

GamePlayKit

• GamePlayKit
• โครงการ 34: สี่ติดต่อกัน
• GkminMaxStrategist: ต้องใช้อะไรในการสร้าง tictactoe ai?
• การสอน GamePlayKit: ปัญญาประดิษฐ์
• Gems of GamePlaykit
• GamePlayKit: Beyond Games

หลักสูตร

• 6.S191: บทนำสู่การเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง
• การเรียนรู้ของเครื่องจักร
• บทนำ - อินโทรมาสู่การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับ Udacity
• การเรียนรู้ของเครื่องและพื้นฐานการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งโดย Deeplizard

สัมภาษณ์

• 41 คำถามสัมภาษณ์การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่จำเป็น

เฟรมเวิร์ก ML อื่น ๆ

• Tensorswift ห้องสมุดที่มีน้ำหนักเบาเพื่อคำนวณเทนเซอร์ใน Swift ซึ่งมี API ที่คล้ายกับ TensorFlow's
• Swift-AI ห้องสมุดการเรียนรู้ของเครื่อง Swift
• Swift-Brain ปัญญาประดิษฐ์/โครงสร้างข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่องและอัลกอริทึม Swift สำหรับการพัฒนา iOS ในอนาคต ทฤษฎีบทเบย์เครือข่ายประสาทและ AI อื่น ๆ อีกมากมาย
• เบนเดอร์สร้างเครือข่ายประสาทเร็วบน iOS ได้อย่างง่ายดาย! ใช้รุ่น Tensorflow โลหะใต้ฝากระโปรง
• BrainCore กรอบเครือข่าย iOS และ OS X Neural
• aitoolbox กล่องเครื่องมือของโมดูล AI ที่เขียนด้วย Swift: กราฟ/ต้นไม้, รองรับเครื่องเวกเตอร์, เครือข่ายประสาท, PCA, k-mean, อัลกอริทึมทางพันธุกรรม
• เครือข่ายประสาทสมองใน JavaScript
• TensorFlow ไลบรารีซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ซสำหรับเครื่องอัจฉริยะเครื่องจักร
• Incubator-Predictionio Predictionio, เซิร์ฟเวอร์การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับนักพัฒนาและวิศวกร ML สร้างขึ้นบน Apache Spark, HBase และสเปรย์
• คาเฟอีนกรอบการเรียนรู้ลึกโดย Bair
• คบเพลิงกรอบการคำนวณทางวิทยาศาสตร์สำหรับ luajit
• Theano Theano เป็นไลบรารี Python ที่ช่วยให้คุณกำหนดปรับและประเมินการแสดงออกทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้องกับอาร์เรย์หลายมิติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• CNTK Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือการเรียนรู้แบบลึกโอเพ่นซอร์ส
• MxNet Lightweight, Portable, Distributed/Mobile Deep Learning

เร่งความเร็ว

• เร่งความเร็วตัวอย่าง Swift สำหรับการเร่งความเร็ว
• เพิ่มไลบรารี Swift ที่ใช้เฟรมเวิร์กเร่งความเร็วเพื่อให้ฟังก์ชั่นประสิทธิภาพสูงสำหรับคณิตศาสตร์เมทริกซ์การประมวลผลสัญญาณดิจิตอลและการจัดการภาพ

สถิติ

• SigmaswiftStatistics การรวบรวมฟังก์ชั่นสำหรับการคำนวณทางสถิติที่เขียนเป็น Swift

บริการ

• วัตสันเปิดใช้งานคุณสมบัติการคำนวณทางปัญญาในแอพของคุณโดยใช้ภาษาการมองเห็นการพูดและข้อมูลของ IBM Watson
• wit.ai ภาษาธรรมชาติสำหรับนักพัฒนา
• คลาวด์เครื่องเรียนรู้เครื่องยนต์เครื่องยนต์เรียนรู้เกี่ยวกับข้อมูลใด ๆ ขนาดใดก็ได้
• Cloud Vision API ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากภาพด้วย Cloud Vision API อันทรงพลังของเรา
• Amazon Machine การเรียนรู้การเรียนรู้ของ Amazon Machine ทำให้นักพัฒนาสามารถสร้างแอพพลิเคชั่นอัจฉริยะได้อย่างง่ายดายรวมถึงแอปพลิเคชันสำหรับการตรวจจับการฉ้อโกงการพยากรณ์ความต้องการการตลาดเป้าหมายและการคาดการณ์คลิก
• API.AI สร้างแบรนด์ที่ไม่ซ้ำกันการโต้ตอบภาษาธรรมชาติสำหรับบอทแอปพลิเคชันบริการและอุปกรณ์
• Clarifai สร้างแอพที่น่าทึ่งด้วย API ภาพและวิดีโอที่ดีที่สุดของโลก
• OpenML Exploring Machine เรียนรู้ร่วมกัน
• การเรียนรู้ลึกลงไปทำให้ง่ายขึ้น
• การเปรียบเทียบบริการการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) จากผู้ให้บริการ ML Cloud ML ต่างๆ

การจดจำข้อความ

• Tesseract OCR Tutorial
• Tesseract-COR-IOS Tesseract OCR iOS เป็นกรอบสำหรับ iOS7+ซึ่งรวบรวมสำหรับ ARMV7S และ ARM64
• tesseract.js จาวาสคริปต์บริสุทธิ์ OCR สำหรับ 62 ภาษา

การรู้จำเสียงพูด

• คำพูด
• ใช้ API การรู้จำเสียงใน iOS 10
• การสอนการรู้จำเสียงสำหรับ iOS
• ห้องสมุดการจดจำคำพูด CeedVocal สำหรับ iOS

synthesizer คำพูด

• AvSpeechsynthesizer วัตถุที่สร้างคำพูดสังเคราะห์จากคำพูดของข้อความและให้การควบคุมสำหรับการตรวจสอบหรือควบคุมการพูดอย่างต่อเนื่อง

ปัญญาประดิษฐ์

• บอทแชท Eliza คลาสสิกใน Swift
• รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม AI สำหรับเกม

แพลตฟอร์ม Google Cloud สำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง

• การเรียนรู้ของเครื่องจักร
• API การเรียนรู้ของเครื่องโดยตัวอย่าง (Google I/O '17)
• การเพิ่มวิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์ลงในแอพ iOS ของคุณ

คนอื่น

• Nothotdog-classifier สิ่งที่คุณจะพูดถ้าฉันบอกคุณว่ามีแอพในตลาดที่บอกคุณว่าคุณมีฮอทด็อกหรือไม่ฮอทด็อก
• Silicon Valley ของ HBO สร้าง“ Not Hotdog” ได้อย่างไรด้วย Mobile Tensorflow, Keras & React Native