awesome google colab
1.0.0
このリポジトリを引き継いで改良するには私に連絡してください (年間約 30,000 回のビューと 200,000 回のクリックがあります)。更新または保守する時間がありません - メッセージ 15/03/2021
データ、コード、説明を含む、完全に機能するクリックアンドラン colab ノートブックを含むリポジトリの厳選されたリスト。特に明記されていない限り、これらのリポジトリのコードは Python です。
Colab を使用する理由と方法について詳しくは、この投稿を参照してください。いくつかのヒントとテクニックについては、この投稿を参照してください。
送信するノートブックが 1 つだけの場合は、Web サイト https://google-colab.com/ を使用してください。非常に簡単です。右上隅にある [送信 +] をクリックします。早く投稿すればするほど、時間の経過とともにより多くの注目を集めることができます
注意:これは進行中の作業です。github 上の独自のデータ サイエンス プロジェクトに colab 機能を追加することで貢献するか、著者にリクエストしてください。
このリストに貢献したい場合は (ぜひ)、私にプル リクエストを送信するか、@dereknow または linkedin で私に連絡してください。また、リストされたリポジトリは修正または削除する必要があります。
以下にリストされている colab 対応リポジトリとは別に、URL 内の https://github.com を https:// に置き換えることで、CPU/GPU/TPU ランタイムを使用して、少しの作業で Google Colaboratory 上で github jupyter ノートブックを直接実行することもできます。 colab.research.google.com/github/. Python をローカルにインストールする必要はありません。もちろん、これらのノートブックは、必要なデータとモジュールを取り込むように調整する必要があります。
Python データ サイエンス ノートブック - Python データ サイエンス ハンドブック: Jupyter Notebooks の全文
ML と EDA - 機能的でデータ サイエンス中心の Python の入門。
Python Business Analytics - 実際のビジネス上の問題を解決するための Python ソリューション。
深層学習の例 - Google Colab でオンラインで深層学習モデルを試してみる
Hvass-Labs - TensorFlow チュートリアルと YouTube ビデオ
MIT ディープ ラーニング - MIT ディープ ラーニング関連コースのチュートリアル、課題、コンテスト。
NLP チュートリアル - 深層学習研究者のための自然言語処理チュートリアル
DeepSchool.io - jupyter ノートブックの深層学習チュートリアル。
ディープ NLP コース - ディープ NLP コース
pyprobml - 「機械学習: 確率論的な観点」の Python コード
MIT 6.S191 - MIT 6.S191 のラボ資料: 深層学習の概要
HSE NLP - Coursera コース「自然言語処理」のリソース
Real Word NLP - 「現実世界の自然言語処理」のサンプル コード
ノートブック - Google Collaboratory で実行するように最適化されたさまざまな主題の機械学習ノートブック
BERT - TensorFlow コードと BERT の事前トレーニングされたモデル
XLNet - XLNet: 言語理解のための一般化された自己回帰事前トレーニング
DeepPavlov チュートリアル - ディープ ラーニングのエンドツーエンド ダイアログ システムとチャットボット用のオープン ソース ライブラリです。
TF NLP - プロジェクト、実践、NLP、TensorFlow 2、Google Colab
SparkNLP - 最先端の自然言語処理
ディープテキスト認識 - ディープラーニング手法を使用したテキスト認識 (光学式文字認識)。
BERTScore - Bert の自動評価指標。
テキストの要約 - 抽象的なテキストの要約のための複数の実装
GPT-2 Colab - colab で gpt-2 を再トレーニングする
DeepFaceLab - DeepFaceLab は、機械学習を利用してビデオ内の顔を置き換えるツールです。
CycleGAN と PIX2PIX - PyTorch での画像から画像への変換
DeOldify - 古い画像 (およびビデオ!) を色付けして復元するためのディープ ラーニング ベースのプロジェクト
Detectron2 - Detectron2 は、オブジェクトの検出とセグメンテーションのための FAIR の次世代研究プラットフォームです。
EfficientNet - PyTorch - EfficientNet の PyTorch 実装
Faceswap GAN - ノイズ除去オートエンコーダー + 敵対的損失と顔交換のための注意メカニズム。
ニューラル スタイル転送 - 論文「芸術的なスタイルのニューラル アルゴリズム」からのニューラル スタイル転送の Keras 実装
GAN の比較 - GAN コードの比較
hmr - 人間の形状とポーズをエンドツーエンドで復元するためのプロジェクト ページ
Spleeter - 事前トレーニングされたモデルを含む Deezer ソース分離ライブラリ。
TTS - Text to Speech のためのディープラーニング
ドーパミン - ドーパミンは、強化学習アルゴリズムの高速プロトタイピングのための研究フレームワークです。
Sonnet - TensorFlow ベースのニューラル ネットワーク ライブラリ
OpenSpiel - 一般的な強化学習の研究とゲームでの検索/計画のための環境とアルゴリズムのコレクション。
TF Agents - TF-Agents は TensorFlow の強化学習用のライブラリです
bsuite - 強化学習 (RL) エージェントのコア機能を調査する、慎重に設計された実験のコレクション
TF 生成モデル - Tensorflow での多数の生成モデルの実装
DQN からレインボーへ - DQN からレインボーへのステップバイステップ チュートリアル
Altair - Python 用の宣言型統計視覚化ライブラリ
Altair Curriculum - インタラクティブなノートブックのデータ視覚化カリキュラム。
bertviz - Transformer モデルの注意を視覚化するツール
TF グラフィックス - TensorFlow グラフィックス: TensorFlow の微分可能なグラフィックス レイヤー
deepreplay - 私の「ハイパーパラメータの動作!」のようにビジュアライゼーションを生成します。
PySyft - 暗号化されたプライバシー保護機械学習用ライブラリ
Mindsdb - ニューラル ネットワークの使用を合理化するフレームワーク
ランキング - TensorFlow でのランキングの学習
TensorNetwork - テンソル ネットワークを簡単かつ効率的に操作するためのライブラリです。
JAX - Python+NumPy プログラムのコンポーザブル変換
BentoML - 機械学習モデルを提供およびデプロイするためのプラットフォーム
転移学習 NLP - NAACL 2019 で開催された NLP の転移学習に関するチュートリアルのコード
BDL ベンチマーク - ベイジアンディープラーニングベンチマーク
RLTrader - 深層強化学習と OpenAI のジムを使用した暗号通貨取引環境
TF Quant Finance - クオンツ ファイナンス用の高性能 TensorFlow ライブラリ。
TensorTrade - 堅牢な取引エージェントのためのオープンソースの強化学習フレームワーク
Rapping NN - カニエ・ウェストの全ディスコグラフィーでトレーニングされたラップソングライティングリカレントニューラルネットワーク
フォトグラメトリ - Colab のクラウド GPU と Meshroom を使用してフォトグラメトリをレンダリングします。
dl4g - グラフィックスのための深層学習
