practical ml
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"El progreso es el resultado natural de mantenerse concentrado en el proceso de hacer cualquier cosa". - Thomas Sterner, La mente practicante
Pratical ML es una colección de cuadernos de Jupyter donde se puede aprender con ejemplos y practicar activamente el entrenamiento de modelos y algoritmos de aprendizaje automático de última generación.
Para comenzar, busque una tarea que le interese a continuación y presione el botón en esa fila o presione el botón del artículo si prefiere leer.
| Tarea | Conjunto de datos | Modelo | Computadora portátil | |
|---|---|---|---|---|
| Personaje de anime GAN | Privado | EstiloGAN2 | ||
| Anime súper resolución | Privado | Waifu2x+CARN | ||
| Generación de arte | WikiArt | v-difusión+CLIP | ||
| Detectar personas a partir de imágenes | PALMA DE COCO | YOLOv5 | ||
| Clasificación de imágenes de documentos | RVL-CDIP | DiT | ||
| Súper resolución facial | Privado | Real-ESRGAN | ||
| cara al anime | Conjunto de datos-1 | AnimeGANv2 | ||
| Reconocimiento óptico de caracteres | SROIE | TROCR | ||
| Eliminar el fondo de la imagen | COV2012 | ProfundoLabV3 |
| Tarea | Conjunto de datos | SOTA | Cuenta SOTA | Nuestra Acc | Computadora portátil | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Detección de discursos de odio | Banco dinámico | Tabla de clasificación | - | 86,6 | ||
| Reconocimiento de entidad nombrada | BC5CDR | Nooralahzadeh et al. (2019) | 89,9 | 89,3 | ||
| Reconocimiento de entidad nombrada | CONLL++ | Wang y cols. (2019) | 94,3 | 93,5 | ||
| Reconocimiento de entidad nombrada (CN) | MSRA | Zhang et al. (2018) | 93.2 | 93,9 | ||
| Reconocimiento de entidad nombrada (CN) | WEIBO_1K | Peng et al. (2016) | 47 | 67,5 | ||
| Detección de sarcarsmo | Cai et al. (2019) | Pan et al. (2020) | 82,9 | 92.2 | ||
| Análisis de sentimiento | IMDB | Yang et al. (2019) | 96,2 | 92.2 | ||
| Análisis de sentimiento (CN) | WAIMAI_10K | BERT | 89 | 91,5 |
| Tarea | Conjunto de datos | Modelo | Computadora portátil | |
|---|---|---|---|---|
| Texto a voz en mandarín | panadero de datos | Tacotron2-DDC-GST | ||
| Texto a voz en inglés | IMDA | FastSpeech2+MelGAN | ||
| Texto a voz | Discurso de LJ | Tacotron2+WaveGlow | ||
| Texto a voz | Privado | SileroTTS | ||
| Subtitulado de vídeos | LibriDiscurso | Wav2Vec2 | ||
| Subtitulado de vídeos | Privado | Susurro |
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Este proyecto sigue la especificación de todos los contribuyentes. ¡Las contribuciones de cualquier tipo son bienvenidas!
MIT
Si desea citar practical-ml , utilice la siguiente entrada Bibtex:
@misc{siow2020practicalml,
title={Practical Machine Learning: A Collection of Machine Learning Experiments in Notebooks},
author={Eugene Siow},
year={2020},
url={https://github.com/eugenesiow/practical-ml},
note={Available at: https://github.com/eugenesiow/practical-ml}
}
