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머신 러닝 @MIDS -UC Berkeley I School?

• 머신 러닝 @MIDS -UC Berkeley I School?

• 생성 AI ( DATASCI 290 )

• 응용 기계 학습 ( DATASCI 207 )

• 기본 노트북

• 교과 과정

• 노트북

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UC Berkeley Mids Program 2022-2024의 코스워크 조각의 통합 저장소. 이것은 나의 적응 된 과제 제출, 클래스 워크 노트북 및 기타 관련 자료의 모음입니다. 작업 범위와 개인 참조를 보여주는 역할을합니다.

건설 중 - 노트북 추가 진행 중입니다

교과 과정

나는 Mids에서 시간 동안 다음 핵심 ML 과정을 수강했습니다.

• DatASCI 207 : 응용 기계 학습 -2022 년 가을

• 코스 정보 : Barebones ML, 폭의 폭

• 코스 프로젝트 :? Leafydex- 잎 분류

• DatASCI 261 : 기계 학습 규모 -2023 년 봄

• 코스 정보 : Apache Spark를 사용한 데이터 엔지니어링 및 모델 교육

• 코스 프로젝트 :? 미국 비행 지연 예측

• DatASCI 266 : 자연어 처리 - 가을 2023 년

• 코스 정보 : 변압기가있는 신경망 모델

• 코스 프로젝트 :? SnowPlough- 뉴스 주제 분류 및 바이어스 분석

• DatASCI 290 : 생성 AI -Spring 2024

• 코스 정보 : LLMS, 안정적인 차이, 래그, 프롬프트 엔지니어링

노트북

생성 AI ( DATASCI 290 )

공책	설명
안정적인 확산 및 이미지 검증	diffusers , CLIP , BLIP 및 Llava 사용한 멀티 모달 이미지 생성 및 캡션
프롬프트 엔지니어링	Mistral7B 사용한 신속한 엔지니어링 사례
증강 된 세대 개념 증명 증명	Google Colab 노트북 및 Mistal7B , Cohere 및 Qdrant 사용하여 간단한 걸레 시스템을 개발하고 성능을 반복합니다.

응용 기계 학습 ( DATASCI 207 )

공책	설명
감독 학습 소개	Generalization 및 MSE (평균 제곱 오류) 계산으로 선형 회귀로가는 도로

기본 노트북

공책	설명
Pytorch 소개	Pytorch의 텐서, 클래스 및 운영에 대한 기본 소개