Machine_Learning_Tutorials
1.0.0
Neste repositório, estou enviando código, notebooks e artigos do meu blog pessoal: https://maelfabien.github.io/. Não hesite no repositório se você gosta do meu trabalho! Novos artigos estão sendo publicados semanalmente!
Recentemente, iniciei um boletim informativo no qual reuni alguns artigos interessantes que escrevi em um tópico, repositórios interessantes do github, projetos, trabalhos e muito mais! Vou tentar enviar de 1 a 2 e -mails por mês. Se você quiser ficar no loop, clique aqui: http://eepurl.com/gyyzi5
NOVO: Estou procurando cientistas de dados motivados para me ajudar a construir algoritmos de alto impacto ambiental (essencialmente CV). Entre em contato comigo se você estiver interessado (do meu site, seção de contato)
Primeiro de tudo, se você não estiver familiarizado com os principais conceitos de aprendizagem de máquinas, verifique este primeiro artigo: https://maelfabien.github.io/machinelearning/ml_base/
O repositório está organizado da seguinte maneira:
Você gostaria de trabalhar em um artigo comigo? Ou você gostaria que eu trabalhasse em um tópico específico? Sinta -se à vontade para chegar! ([email protected])
No momento, essas folhas de truques são escritas manualmente. Gostaria de criar um conteúdo visual mais tarde que mergulharia na matemática e ilustraria claramente cada algoritmo.
Fiz uma série de projetos, todos disponíveis no meu blog: https://maelfabien.github.io/portfolio/#
SP - Aplicativo da Web de detecção de gênero de voz: Como extrair recursos relevantes e criar um aplicativo de detecção de gênero de voz usando MFCC, GMMS e um conjunto de dados fornecido.
SP - Visualização de som (3/3): Mergulhe em espectrogramas, cromagramas, tempogramas, densidade de potência espectral e muito mais ...
SP - Extração do recurso de som (2/3): Uma visão geral com uma implementação do Python dos diferentes recursos de som para extrair.
SP - Introdução ao processamento de voz em Python (1/3): Resumo do livro "Computação de voz com Python" com conceitos, código e exemplos.
SP - Construindo um aplicativo da Web de detecção de atividades de voz: a detecção de voz pode ser usada para iniciar um assistente de voz ou em casos de emergência, por exemplo. Veja como implementá -lo usando métodos simples.
CV - Implementando YOLOV3 para detecção de objetos: Aprenda a implementar o Yolov3 e detectar objetos em suas imagens e vídeos.
PNL - Resposta fácil de perguntas com a Allennlp: entenda os conceitos principais e crie um exemplo simples de resposta a perguntas.
NLP - Aumentação de dados no PN: Detalhes da implementação do artigo "Easy Data Aummentation".
NLP - LSTMS no nível dos caracteres para prever o gênero dos primeiros nomes: precisão de 90% na previsãog O gênero dos primeiros nomes de francês e nós.
PNL - Poucos tiro Classificação de texto: Implementação de um artigo simples que aproveita os modelos pré -treinados para poucas classificações de texto.
PNLP - Classificação de texto de poucos tiros aprimorados: Melhorando os resultados anteriores com aumento de dados e modelos mais complexos.
RL - Introdução ao aprendizado de reforço: Uma introdução aos blocos básicos de construção do aprendizado de reforço.
RL - Processo de decisão de Markov: Visão geral do processo de decisão de Markov e da equação de Bellman.
RL - Planejamento por programação dinâmica: Introdução à programação dinâmica, incluindo política e iteração de valor.
NLP - Treinei uma rede neural para falar como eu: tendo escrito mais de 100 artigos, treinei um NN para escrever artigos como eu.
DL - Como as redes neurais aprendem? : Mergulhe no processo de feedforward e na propagação de volta.
Veja mais
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| O modelo de regressão linear (1/2) | 14mn | aqui | aqui |
| O modelo de regressão linear (3/2) | 10mn | aqui | aqui |
| Básicos do teste de hipótese estatística | 5mn | aqui | ---- |
| A regressão logística | 4mn | aqui | aqui |
| Estatísticas no Matlab | 4mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| O básico do aprendizado de máquina | 4mn | aqui | ---- |
| Classificador Bayes | 1mn | aqui | ---- |
| Análise discriminante linear | 3mn | aqui | ---- |
| Adaboost e aumento | 7mn | aqui | aqui |
| Regressão de aumento de gradiente | 6mn | aqui | aqui |
| Classificação de reforço de gradiente | 3mn | aqui | ---- |
| Métodos de kernel em larga escala para SVM | 9mn | aqui | aqui |
| Detecção de anomalia | 3mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução à série temporal | 4mn | aqui | aqui |
| Conceitos -chave de séries temporais | 4mn | aqui | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Correntes de Markov | 9mn | aqui | aqui |
| Modelos ocultos de Markov | 6mn | aqui | ---- |
| Crie um aplicativo de reconhecimento de idiomas do zero | 10mn | aqui | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução à mineração de gráficos | 5mn | aqui | aqui |
| Análise de gráficos | 4mn | aqui | aqui |
| Algoritmos de gráfico | 11mn | aqui | aqui |
| Aprendizado de gráfico | 8mn | aqui | aqui |
| Incorporação de gráfico | 4mn | aqui | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Pesquisa GridSearch vs. | 2mn | aqui | ---- |
| Automl com H2O | 6mn | aqui | ---- |
| Otimização de hiperparâmetro bayesiano | 7mn | aqui | aqui |
| Aprendizado de máquina Explicação | 12mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução aos dados viz | 12mn | aqui | ---- |
| Sistema de recomendação visual | 4mn | aqui | ---- |
| Gráficos interativos em python com Altair | 5mn | aqui | aqui |
| Gráficos dinâmicos com plotagem BQ | ---- | ---- | aqui |
| Uma ferramenta interativa com Altair | ---- | aqui | ---- |
| Uma ferramenta interativa com d3.js | ---- | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução ao aprendizado online | 5mn | aqui | ---- |
| Classificação linear | 1mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| O perceptron do Rosenbaltt | 8mn | aqui | aqui |
| Perceptron multicamada (MLP) | 5mn | aqui | aqui |
| Evite o excesso de ajustes de netorks neurais | 6mn | aqui | ---- |
| Introdução completa às redes neurais | 6mn | aqui | ---- |
| Rede neural convolucional | 6mn | aqui | ---- |
| Como as redes neurais aprendem? | 3mn | aqui | ---- |
| Funções de ativação em DL | 3mn | aqui | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Arquitetura de Início em Keras | 2mn | aqui | aqui |
| Construa um autoencoder usando a API funcional de Keras | 5mn | aqui | ---- |
| Arquitetura de XECCECTION | 5mn | aqui | aqui |
| Gans no conjunto de dados MNIST | ---- | ---- | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Construa um WebApp de reconhecimento de emoção do zero | 8mn | aqui | aqui |
| Um guia completo para a rosto, a boca e os olhos, detecção em tempo real | 16mn | aqui | aqui |
| Como usar OpenPox no macOS? | 3mn | aqui | ---- |
| Introdução à visão computacional | 1mn | aqui | ---- |
| Filtragem de imagem e gradientes de imagem | 5mn | aqui | aqui |
| Filtragem avançada e transformação de imagem | 5mn | aqui | ---- |
| Recursos de imagem, panorama, combinação | 5mn | aqui | ---- |
| Implementando Yolov3 para detecção de objetos | 3mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução ao NLP | 1mn | aqui | ---- |
| Texto pré-processamento de texto | 8mn | aqui | ---- |
| Texto incorporando com arco e tf-idf | 5mn | aqui | ---- |
| Texto incorporado com word2vec | 6mn | aqui | ---- |
| Eu treinei uma rede neural para falar como eu | 8mn | aqui | aqui |
| Eu treinei uma rede neural para falar como eu | 8mn | aqui | aqui |
| Classificação de texto de poucos tiros | 10mn | aqui | aqui |
| Classificação de texto de poucas fotos aprimoradas | 9mn | aqui | aqui |
| Prevendo o gênero dos primeiros nomes | 7mn | aqui | aqui |
| Aumentação de dados na PNL | 3mn | aqui | ---- |
| Fácil resposta de perguntas com allennlp | 4mn | aqui | ---- |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo | Pasta de código |
|---|---|---|---|
| Introdução ao aprendizado de reforço | 6mn | aqui | ---- |
| Processo de decisão de Markov | 7mn | aqui | ---- |
| Planejamento por programação dinâmica | 4mn | aqui | ---- |
Dois artigos gerais:
Entendendo os componentes do computador (6mn Read) https://maelfabien.github.io/bigdata/comp_components/
Comandos Bash úteis (1MN Read) https://maelfabien.github.io/bigdata/terminal/
Preparando sua produção de código (1MN Read) https://maelfabien.github.io/bigdata/code/
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Introdução ao Hadoop | 4mn | aqui |
| MapReduce | 3mn | aqui |
| HDFS | 2mn | aqui |
| VMs em caixa virtual | 1mn | aqui |
| Hadoop com a caixa de areia Hortonworks | 2mn | aqui |
| Carregue e mova arquivos para HDFS | 2mn | aqui |
| Lançar um trabalho MapReduce | 2mn | aqui |
| MapReduce Jobs in Python | 3mn | aqui |
| MapReduce Job em Python localmente | 1mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Introdução ao Spark | 6mn | aqui |
| Instale o Spark-Scala e o Pyspark | 1mn | aqui |
| Descubra Spark-Scala | 2mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Um projeto NO-SQL do zero | 8mn | aqui |
| Grandes dados (abertos), o projeto GDELT | 2mn | aqui |
| Instale o Zeppelin localmente | 1mn | aqui |
| Execute o Zeppelin na AWS EMR | 4mn | aqui |
| Trabalhe com baldes S3 | 1mn | aqui |
| Lançar e acessar instâncias AWS EC2 | 2mn | aqui |
| Instale o Apache Cassandra no cluster EC2 | 2mn | aqui |
| Instale o Zookeeper nas instâncias do EC2 | 3mn | aqui |
| Construa um ETL em Scala | 3mn | aqui |
| Mova o Scala Dataframes para Cassandra | 2mn | aqui |
| Mova o Scala Dataframes para Cassandra | 2mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| AWS Cloud Concepts | 2mn | aqui |
| AWS Core Services | 1mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Guia de sobrevivência da TPU no Colab | 8mn | aqui |
| Armazene arquivos no Google Cloud e Colab | 1mn | aqui |
| Guia de sobrevivência da TPU no Colab | 8mn | aqui |
| Introdução ao GCP (Semana 1 Módulo 1) | 6mn | aqui |
| Laboratório - Instância VM + armazenamento em nuvem | 3mn | aqui |
| Laboratório - BigQuery Public DataSets | 1mn | aqui |
| Introdução aos sistemas de recomendação (Semana 1 Módulo 2) | 4mn | aqui |
| Run Spark Jobs no Cloud DataProc (Semana 1 Módulo 2) | 2mn | aqui |
| Laboratório - Recomendar produtos usando o Cloud SQL e Sparkml | 6mn | aqui |
| Execute modelos ML em SQL com BigQuery ML (Semana 1 Módulo 3) | 6mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Introdução ao Elasticstack | 1mn | aqui |
| Introdução ao Elasticsearch e Kibana | 7mn | aqui |
| Instale e execute Kibana localmente | 1mn | aqui |
| Trabalhando com Devtools em Elasticsearch | 9mn | aqui |
| Trabalhando com Devtools em Elasticsearch | 9mn | aqui |
| Título do artigo | Leia o tempo | Artigo |
|---|---|---|
| Introdução aos bancos de dados de gráficos | 1mn | aqui |
| Um dia no neo4j graphtour | 7mn | aqui |
Quem é o pintor? - Para explorium.ai: uma ilustração de como o enriquecimento de dados e a engenharia de recursos pode melhorar um modelo.
Interpretabilidade e explicação do aprendizado de máquina (1/2) - Para explorium.ai: uma introdução a modelos interpretáveis com código e exemplos.
Interpretabilidade e explicação do aprendizado de máquina (2/2) - Para explorium.ai: uma introdução à explicação no aprendizado de máquina com código e exemplos.
Um guia para detecção de face - para digitalminds.io: uma visão geral das diferentes técnicas de detecção de face de face no python (com código).
Modéliser des Distribuições Avec Python (francês) - Para STAT4Decision: Aplicativo da Web de ajuste de distribuição com streamlit.
Introdução AU TRESAÇÃO AUTROMATIMA DE LANGUINDA NATUREL (TAL) (francês) - Para STAT4Decision
Aumentando e adaboost explicaram claramente: https://towardsdatascience.com/boosting-and-adaboost clwarly-explined-856e21152d3e
Um guia para a detecção de face em Python: https://towardsdatascience.com/a-guide-to-face-detection-in-python-3eaB0f6b9fc1
Markov Chains and HMMS: https://towardsdatascience.com/markov-chains-and-hmms-ceaf2c854788
Introdução aos gráficos (Parte 1): https://towardsdatascience.com/introduction-tographs-part-1-2de6cda8c5a5
Algoritmos de gráfico (Parte 2): https://towardsdatascience.com/graph-algorithms-part-2-dce0b2734a1d
Algoritmos de gráfico (Parte 3): https://towardsdatascience.com/learning-in-graphs-with-python-part-3-8d5513eef62d
Treinei uma rede neural para falar como eu: https://towardsdatascience.com/i-trined-a-network-to-speak-like-me-9552c16e2396
Fique atento :)
