machine_learning_examples
1.0.0
Коллекция примеров и руководств по машинному обучению.
Найдите соответствующие учебные пособия на https://lazyprogrammer.me.
Найдите соответствующие курсы на https://deeplearningcourses.com.
Обратите внимание, что не весь код всех курсов можно найти в этом репозитории. Некоторые новые примеры кода (например, большая часть Tensorflow 2.0) были созданы в Google Colab. Поэтому вам следует проверить инструкции, данные в лекциях по курсу, который вы проходите.
Код для каждого курса разделен папкой. Определить, какая папка какому курсу соответствует, можно, посмотрев лекцию «Где взять код» внутри курса (обычно Лекция 2 или 3).
Помните: одна папка = один курс.
Я заметил, что у многих людей устаревшие вилки. Таким образом, я рекомендую не создавать форк этого репозитория, если вы пройдёте один из моих курсов. Я постоянно обновляю свои курсы, и ваш форк скоро устареет. Вместо этого вам следует клонировать репозиторий, чтобы упростить получение обновлений (т.е. просто «git pull» случайно и часто).
Начиная с Tensorflow 2, я начал использовать Google Colab. Для этих курсов, если не указано иное, код будет находиться в Google Colab. Ссылки на тетради приведены в курсе. Подробности смотрите в лекции «Где взять код».
Наука о данных: преобразователи для обработки естественного языка
https://deeplearningcourses.com/c/data-science-transformers-nlp
Машинное обучение: обработка естественного языка в Python (V2)
https://deeplearningcourses.com/c/natural-language-processing-in-python
Анализ временных рядов, прогнозирование и машинное обучение
https://deeplearningcourses.com/c/time-series-anaанализ
Финансовая инженерия и искусственный интеллект в Python
https://deeplearningcourses.com/c/ai-finance
PyTorch: глубокое обучение и искусственный интеллект
https://deeplearningcourses.com/c/pytorch-deep-learning
Tensorflow 2.0: глубокое обучение и искусственный интеллект (VIP-версия)
https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-tensorflow-2
Математика 0-1: линейная алгебра для науки о данных и машинного обучения
https://deeplearningcourses.com/c/linear-algebra-data-science
Наука о данных: байесовская линейная регрессия в Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-linear-reгрессия-in-python
Наука о данных: байесовская классификация в Python https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-classification-in-python
Классический статистический вывод и A/B-тестирование в Python https://deeplearningcourses.com/c/statistical-inference-in-python
Линейное программирование для линейной регрессии в Python https://deeplearningcourses.com/c/linear-programming-python
MATLAB для студентов, инженеров и специалистов в области STEM https://deeplearningcourses.com/c/matlab
Математика 0–1: матричное исчисление для науки о данных и машинного обучения https://deeplearningcourses.com/c/matrix-calculus-machine-learning
Машинное обучение: современное компьютерное зрение и генеративный искусственный интеллект https://deeplearningcourses.com/c/computer-vision-kerascv
DeepFakes и клонирование голоса: простой способ машинного обучения https://deeplearningcourses.com/c/deepfakes-voice-cloning
Финансовый анализ: создайте бота для торговли парами ChatGPT https://deeplearningcourses.com/c/chatgpt-pairs-trading
Математика 0–1: расчеты для науки о данных и машинного обучения https://deeplearningcourses.com/c/calculus-data-science
Наука о данных и машинное обучение: наивный Байес в Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-machine-learning-naive-bayes-in-python
Передовой искусственный интеллект: глубокое обучение с подкреплением на Python https://deeplearningcourses.com/c/cutting-edge-artificial-intelligence
Рекомендательные системы и глубокое обучение на Python https://deeplearningcourses.com/c/recommender-systems
Машинное обучение и искусственный интеллект: машины опорных векторов в Python https://deeplearningcourses.com/c/support-vector-machines-in-python
Глубокое обучение: продвинутое компьютерное зрение https://deeplearningcourses.com/c/advanced-computer-vision
Глубокое обучение: продвинутое НЛП и RNN https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-advanced-nlp
Глубокое обучение: GAN и вариационные автоэнкодеры https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-gans-and-variational-autoencoders
Продвинутый искусственный интеллект: глубокое обучение с подкреплением на Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-reinforcement-learning-in-python
Искусственный интеллект: обучение с подкреплением в Python https://deeplearningcourses.com/c/artificial-intelligence-reinforcement-learning-in-python
Обработка естественного языка с глубоким обучением в Python https://deeplearningcourses.com/c/natural-language-processing-with-deep-learning-in-python
Глубокое обучение: рекуррентные нейронные сети в Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-recurrent-neural-networks-in-python
Машинное обучение без учителя: скрытые марковские модели в Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-machine-learning-hidden-markov-models-in-python
Предварительные условия глубокого обучения: стек Numpy в Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-prequires-the-numpy-stack-in-python
Предварительные условия глубокого обучения: линейная регрессия в Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-linear-reгрессия-in-python
Предварительные требования к глубокому обучению: логистическая регрессия в Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-logistic-reгрессия-in-python
Наука о данных: глубокое обучение и нейронные сети в Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-python
Кластерный анализ и машинное обучение без учителя в Python https://deeplearningcourses.com/c/cluster-anaанализ-unsupervised-machine-learning-python
Наука о данных: контролируемое машинное обучение на Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-supervised-machine-learning-in-python
Байесовское машинное обучение в Python: A/B-тестирование https://deeplearningcourses.com/c/bayesian-machine-learning-in-python-ab-testing
Наука о данных: обработка естественного языка в Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-natural-language-processing-in-python
Современное глубокое обучение на Python https://deeplearningcourses.com/c/data-science-deep-learning-in-theano-tensorflow
Ансамбльное машинное обучение в Python: случайный лес и AdaBoost https://deeplearningcourses.com/c/machine-learning-in-python-random-forest-adaboost
Глубокое обучение: сверточные нейронные сети в Python https://deeplearningcourses.com/c/deep-learning-convolutional-neural-networks-theano-tensorflow
Глубокое обучение без учителя в Python https://deeplearningcourses.com/c/unsupervised-deep-learning-in-python
