practical ml
1.0.0
「進歩は、何かを行うプロセスに集中し続けることの自然な結果です。」 - トーマス・スターナー、『実践する心』
Pratical ML は、例によって学習し、最先端の機械学習モデルとアルゴリズムのトレーニングを積極的に実践できる Jupyter ノートブックのコレクションです。
まず、以下で興味のあるタスクを見つけてその行のボタンを押すか、代わりに読みたい場合は記事ボタンを押してください。
| タスク | データセット | モデル | ノート | |
|---|---|---|---|---|
| アニメキャラクター ガン | プライベート | スタイルGAN2 | ||
| アニメ超解像度 | プライベート | ワイフ2x+CARN | ||
| アートジェネレーション | ウィキアート | v 拡散 + クリップ | ||
| 画像から人物を検出 | ココ | YOLOv5 | ||
| 文書画像の分類 | RVL-CDIP | ディット | ||
| 顔の超解像 | プライベート | リアル ESRGAN | ||
| アニメと向き合う | データセット-1 | アニメGANv2 | ||
| 光学式文字認識 | スローイ | トロク | ||
| 画像の背景を削除する | VOC2012 | DeepLabV3 |
| タスク | データセット | ソータ | SOTA ACC | 私たちのアクセス | ノート | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ヘイトスピーチの検出 | ダイナベンチ | リーダーボード | - | 86.6 | ||
| 固有表現の認識 | BC5CDR | Nooralahzadeh et al. (2019年) | 89.9 | 89.3 | ||
| 固有表現の認識 | CoNLL++ | 王ら。 (2019年) | 94.3 | 93.5 | ||
| 固有表現認識 (CN) | MSRA | 張ら。 (2018) | 93.2 | 93.9 | ||
| 固有表現認識 (CN) | WEIBO_1K | ペンら。 (2016) | 47 | 67.5 | ||
| 皮肉の検出 | 蔡ら。 (2019年) | パンら。 (2020) | 82.9 | 92.2 | ||
| 感情分析 | IMDB | ヤンら。 (2019年) | 96.2 | 92.2 | ||
| センチメント分析 (CN) | WAIMAI_10K | バート | 89 | 91.5 |
| タスク | データセット | モデル | ノート | |
|---|---|---|---|---|
| 中国語のテキスト読み上げ | データベイカー | タコトロン2-DDC-GST | ||
| Singlish テキスト読み上げ | IMDA | FastSpeech2+MelGAN | ||
| テキスト読み上げ | LJスピーチ | タコトロン2+ウェーブグロー | ||
| テキスト読み上げ | プライベート | サイレロTTS | ||
| ビデオの字幕作成 | リブスピーチ | Wav2Vec2 | ||
| ビデオの字幕作成 | プライベート | ささやき |
これらの素晴らしい人々に感謝します (絵文字キー):
このプロジェクトは、全員参加者の仕様に従っています。あらゆる種類の貢献を歓迎します。
マサチューセッツ工科大学
practical-mlを引用する場合は、次の Bibtex エントリを使用します。
@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}
}
