machine_learning_examples
1.0.0
機械学習のサンプルとチュートリアルのコレクション。
https://lazyprogrammer.me で関連チュートリアルを見つけてください。
https://deeplearningcourses.com で関連コースを検索してください
すべてのコースのすべてのコードがこのリポジトリにあるわけではないことに注意してください。いくつかの新しいコード例 (Tensorflow 2.0 のほとんどなど) は Google Colab で作成されました。したがって、受講する科目の講義の指示を必ず確認してください。
各コースのコードはフォルダーごとに分かれています。どのフォルダーがどのコースに対応するかは、コース内の「コードの入手先」レクチャー (通常はレクチャー 2 または 3) を参照することで確認できます。
1 つのフォルダー = 1 つのコースであることに注意してください。
多くの人が古いフォークを使用していることに気づきました。したがって、私のコースを受講する場合は、このリポジトリをフォークしないことをお勧めします。私はコースを常に更新しているので、あなたのフォークはすぐに古くなります。更新を簡単に取得できるように、代わりにリポジトリのクローンを作成する必要があります (つまり、ランダムかつ頻繁に「git pull」するだけです)。
Tensorflow 2 から Google Colab を使い始めました。これらのコースの場合、特に断りのない限り、コードは Google Colab 上にあります。ノートブックへのリンクはコース内にあります。詳細については、「コードの入手先」の講義を参照してください。
データ サイエンス: 自然言語処理のためのトランスフォーマー
https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp
機械学習: Python での自然言語処理 (V2)
https://deeplearningcourses.com/c/natural- language-processing-in-python
時系列分析、予測、機械学習
https://deeplearningcourses.com/c/time-series-analysis
Python による金融工学と人工知能
https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance
PyTorch: ディープラーニングと人工知能
https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning
Tensorflow 2.0: 深層学習と人工知能(VIP バージョン)
https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2
数学 0-1: データ サイエンスと機械学習のための線形代数
https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science
データ サイエンス: Python によるベイジアン線形回帰 https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-regression-in-python
データ サイエンス: Python でのベイズ分類 https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python
Python による古典的な統計推論と A/B テスト https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python
Python での線形回帰のための線形計画法 https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python
STEM 分野の学生、エンジニア、専門家向けの MATLAB https://deeplearningcourses.com/c/matlab
数学 0-1: データ サイエンスと機械学習のための行列微積分 https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning
機械学習: 最新のコンピューター ビジョンと生成 AI https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv
ディープフェイクと音声クローン: 機械学習の簡単な方法 https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning
財務分析: ChatGPT ペア取引ボットを構築する https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading
数学 0-1: データ サイエンスと機械学習のための微積分 https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science
データ サイエンスと機械学習: Python の単純ベイズ https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python
最先端の AI: Python による深層強化学習 https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence
Python でのレコメンダー システムとディープ ラーニング https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems
機械学習と AI: Python のサポート ベクター マシン https://deeplearningcourses.com/c/support-vector-machines-in-python
ディープ ラーニング: 高度なコンピューター ビジョン https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision
ディープ ラーニング: 高度な NLP と RNN https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp
深層学習: GAN と変分オートエンコーダー https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders
高度な AI: Python による深層強化学習 https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python
人工知能: Python による強化学習 https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python
Python のディープラーニングを使用した自然言語処理 https://deeplearningcourses.com/c/natural- language-processing-with-deep-learning-in-python
ディープ ラーニング: Python によるリカレント ニューラル ネットワーク https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python
教師なし機械学習: Python の隠れマルコフ モデル https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python
ディープラーニングの前提条件: Python の Numpy スタック https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prerequisites-the-numpy-stack-in-python
ディープラーニングの前提条件: Python での線形回帰 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-regression-in-python
ディープ ラーニングの前提条件: Python でのロジスティック回帰 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-regression-in-python
データ サイエンス: Python によるディープ ラーニングとニューラル ネットワーク https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python
Python によるクラスター分析と教師なし機械学習 https://deeplearningcourses.com/c/cluster-analysis-unsupervised-machine-learning-python
データ サイエンス: Python による教師あり機械学習 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python
Python でのベイジアン機械学習: A/B テスト https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing
データ サイエンス: Python による自然言語処理 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural- language-processing-in-python
Python による最新の深層学習 https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow
Python でのアンサンブル機械学習: ランダム フォレストと AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost
深層学習: Python の畳み込みニューラル ネットワーク https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow
Python による教師なしディープラーニング https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python
