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      practicalAI機(jī)器學(xué)習(xí)教程

      2022-04-19 | zip | 1.20 MB | 次下載 | 2積分

      資料介紹

      授權(quán)協(xié)議 MIT
      開(kāi)發(fā)語(yǔ)言 Python
      操作系統(tǒng) 跨平臺(tái)
      軟件類(lèi)型 開(kāi)源軟件
      所屬分類(lèi) 其他開(kāi)源、 開(kāi)源圖書(shū)

      軟件簡(jiǎn)介

      AI 實(shí)戰(zhàn) - practicalAI?中文版

      讓你可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)從數(shù)據(jù)中得到有價(jià)值見(jiàn)解。

      • 用?PyTorch?實(shí)現(xiàn)基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

      • 無(wú)需任何設(shè)置，即可使用 Google Colab 在瀏覽器上運(yùn)行。

      • 學(xué)習(xí)面向?qū)ο蟮臋C(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)編寫(xiě)產(chǎn)品代碼，而不僅僅是教程。

      Notebooks

      基礎(chǔ) 深度學(xué)習(xí) 進(jìn)階 主題
      Notebooks PyTorch 高級(jí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Advanced RNNs 計(jì)算機(jī)視覺(jué) Computer Vision
      Python 多層感知 Multilayer Perceptrons Highway and Residual Networks 時(shí)間序列分析 Time Series Analysis
      NumPy 數(shù)據(jù)和模型 Data & Models 自編碼器 Autoencoders Topic Modeling
      Pandas 面向?qū)ο蟮臋C(jī)器學(xué)習(xí) Object-Oriented ML 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) Generative Adversarial Networks 推薦系統(tǒng) Recommendation Systems
      線(xiàn)性回歸 Linear Regression 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Convolutional Neural Networks 空間變換模型 Spatial Transformer Networks 預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型 Pretrained Language Modeling
      邏輯回歸 Logistic Regression 嵌入層 Embeddings ? 多任務(wù)學(xué)習(xí) Multitask Learning
      隨機(jī)森林 Random Forests 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Recurrent Neural Networks ? Low Shot Learning
      k-均值聚類(lèi) KMeans Clustering ? ? 強(qiáng)化學(xué)習(xí) Reinforcement Learning

      運(yùn)行 notebooks

      1. 在本項(xiàng)目的?notebooks?文件夾，進(jìn)入 notebooks；

      2. 你可以在 Google Colab （建議的）或本地機(jī)器運(yùn)行這些 notebook；

      3. 點(diǎn)擊一項(xiàng) notebook，把?notebook 的 URL 替換?https://github.com/?成?https://colab.research.google.com/github/，或者使用該?Chrome擴(kuò)展，一鍵完成操作；

      4. 登入你的 Google 賬號(hào)；

      5. 點(diǎn)擊工具欄上的?復(fù)制到云端硬盤(pán)?按鈕，之后會(huì)在一個(gè)新標(biāo)簽頁(yè)打開(kāi) notebook；

      6. 刪去標(biāo)題的?副本?部分，來(lái)重命名該 notebook；

      7. 你可以運(yùn)行代碼、做修改等。這將自動(dòng)存儲(chǔ)在你的私人谷歌云盤(pán)。

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