machine_learning_examples
1.0.0
Eine Sammlung von Beispielen und Tutorials für maschinelles Lernen.
Zugehörige Tutorials finden Sie unter https://lazyprogrammer.me
Zugehörige Kurse finden Sie unter https://deeplearningcourses.com
Bitte beachten Sie, dass nicht der gesamte Code aller Kurse in diesem Repository zu finden ist. Einige neuere Codebeispiele (z. B. die meisten von Tensorflow 2.0) wurden in Google Colab erstellt. Deshalb sollten Sie sich die Hinweise in den Vorlesungen der von Ihnen belegten Lehrveranstaltung ansehen.
Der Code für jeden Kurs ist nach Ordnern getrennt. Sie können feststellen, welcher Ordner zu welchem Kurs gehört, indem Sie sich die Vorlesung „Wo bekomme ich den Code“ innerhalb des Kurses ansehen (normalerweise Vorlesung 2 oder 3).
Denken Sie daran: ein Ordner = ein Kurs.
Mir ist aufgefallen, dass viele Leute veraltete Forks haben. Daher empfehle ich, dieses Repository nicht zu forken, wenn Sie an einem meiner Kurse teilnehmen. Ich aktualisiere meine Kurse ständig und Ihr Fork wird bald veraltet sein. Sie sollten stattdessen das Repository klonen, um das Abrufen von Updates zu vereinfachen (z. B. einfach „Git Pull“ nach dem Zufallsprinzip und häufig durchführen).
Beginnend mit Tensorflow 2 begann ich, Google Colab zu verwenden. Sofern nicht anders angegeben, befindet sich der Code für diese Kurse in Google Colab. Links zu den Notizbüchern werden im Kurs bereitgestellt. Weitere Einzelheiten finden Sie in der Vorlesung „Wo bekomme ich den Code?“.
Data Science: Transformatoren für die Verarbeitung natürlicher Sprache
https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp
Maschinelles Lernen: Verarbeitung natürlicher Sprache in Python (V2)
https://deeplearningcourses.com/c/natural-lingual-processing-in-python
Zeitreihenanalyse, Prognose und maschinelles Lernen
https://deeplearningcourses.com/c/time-series-analysis
Finanztechnik und künstliche Intelligenz in Python
https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance
PyTorch: Deep Learning und künstliche Intelligenz
https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning
Tensorflow 2.0: Deep Learning und Künstliche Intelligenz (VIP-Version)
https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2
Mathematik 0-1: Lineare Algebra für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen
https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science
Datenwissenschaft: Bayesianische lineare Regression in Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-regression-in-python
Datenwissenschaft: Bayesianische Klassifikation in Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python
Klassische statistische Inferenz und A/B-Tests in Python https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python
Lineare Programmierung für lineare Regression in Python https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python
MATLAB für Studenten, Ingenieure und Fachleute im MINT-Bereich https://deeplearningcourses.com/c/matlab
Mathematik 0-1: Matrixrechnung für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning
Maschinelles Lernen: Moderne Computer Vision und generative KI https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv
DeepFakes & Voice Cloning: Maschinelles Lernen auf einfache Weise https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning
Finanzanalyse: Erstellen Sie einen ChatGPT Pairs Trading Bot https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading
Mathematik 0-1: Infinitesimalrechnung für Datenwissenschaft und maschinelles Lernen https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science
Datenwissenschaft und maschinelles Lernen: Naive Bayes in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python
Modernste KI: Deep Reinforcement Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence
Empfehlungssysteme und Deep Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems
Maschinelles Lernen und KI: Unterstützung von Vektormaschinen in Python https://deeplearningcourses.com/c/support-vector-machines-in-python
Deep Learning: Fortgeschrittene Computer Vision https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision
Deep Learning: Fortgeschrittenes NLP und RNNs https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp
Deep Learning: GANs und Variational Autoencoder https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders
Fortgeschrittene KI: Deep Reinforcement Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python
Künstliche Intelligenz: Reinforcement Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python
Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/natural-lingual-processing-with-deep-learning-in-python
Deep Learning: Wiederkehrende neuronale Netze in Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python
Unüberwachtes maschinelles Lernen: Versteckte Markov-Modelle in Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python
Deep-Learning-Voraussetzungen: Der Numpy-Stack in Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python
Deep-Learning-Voraussetzungen: Lineare Regression in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-regression-in-python
Deep-Learning-Voraussetzungen: Logistische Regression in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-regression-in-python
Data Science: Deep Learning und neuronale Netze in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python
Clusteranalyse und unüberwachtes maschinelles Lernen in Python https://deeplearningcourses.com/c/cluster-analysis-unsupervised-machine-learning-python
Data Science: Überwachtes maschinelles Lernen in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python
Bayesianisches maschinelles Lernen in Python: A/B-Tests https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing
Datenwissenschaft: Verarbeitung natürlicher Sprache in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-lingual-processing-in-python
Modernes Deep Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow
Ensemble Machine Learning in Python: Random Forest und AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost
Deep Learning: Faltungs-Neuronale Netze in Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow
Unüberwachtes Deep Learning in Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python
