Главная страница>Связанные с программированием>AI Исходный код
Скачать

Потрясающие ресурсы по машинному обучению

Язык: [английский] [китайский/中文]

Кураторский список курируемых списков замечательных ресурсов по различным темам машинного и глубокого обучения.

Этот репозиторий, содержащий более 380 элементов (декабрь 2021 г.), предназначен для:

  • помочь beginners разобраться в отраслях и последних разработках машинного обучения;
  • помогать researchers следовать новым направлениям исследований в области машинного обучения;
  • помогите engineers найти подходящие учебные пособия и библиотеки для решения практических задач.

Примечание:

  • Пожалуйста, поставьте ЗВЕЗДУ, если вам понравился этот проект!
  • Внесение вклада: если вы обнаружите какой-либо неправильный/неприемлемый/устаревший контент, пожалуйста, рассмотрите возможность создания проблемы или PR. Мы будем очень признательны за ваш вклад в этот список!
  • Отметка: ️ указывает на inactive , т. е. соответствующий список перестал обновляться (более 12 месяцев), но все еще может быть хорошим справочным материалом для начинающих.

Что нового:

  • [01/2023] Добавьте справедливое обучение на основе графов в обучение на основе графиков, обновите раздел «Временные ряды/потоковое обучение».
  • [08/2022] Добавьте график для оценки трафика в Graph Learning.
  • [04/2022] Обновление раздела Graph Learning.
  • [12/2021] Обновление раздела Кластеризация.
  • [12/2021] Обновление раздела «Обработка естественного языка (NLP) и справедливость в искусственном интеллекте».
  • [12/2021] Китайская версия уже доступна!
  • [12/2021] Добавлен раздел Междисциплинарное - Программная инженерия (MLonCode).
  • [12/2021] Добавлен раздел «Парадигма — уменьшение размерности (выбор/извлечение функций»).
  • Более
  • [12/2021] Потрясающе! Первый коммит по машинному обучению!

Ознакомьтесь с другими проектами Zhining с открытым исходным кодом!


Несбалансированный ансамбль [PythonLib]

Несбалансированное обучение [Потрясающе]

Ансамбль для самостоятельного обучения [ICDE]

Мета-Сэмплер [NeurIPS]

Оглавление

  • Оглавление
  • Общее машинное обучение
  • Парадигма машинного обучения
    • Полу/самостоятельное обучение
    • Контрастное обучение
    • Обучение представлению (встраивание)
    • Метричное обучение
    • Обучение с подкреплением
    • Трансферное обучение
    • Метаобучение
    • Многозадачное обучение
    • Несбалансированное/длиннохвостое обучение
    • Обучение за несколько кадров
    • Состязательное обучение
    • Надежное обучение
    • Активное обучение
    • Пожизненное/постепенное/непрерывное обучение
    • Ансамблевое обучение
    • Автоматизированное машинное обучение (AutoML)
    • Федеративное обучение
    • Обнаружение аномалий
    • Кластеризация
    • Уменьшение размерности (выбор/извлечение признаков)
  • Задача и применение машинного обучения
    • Компьютерное зрение (CV)
    • Обработка естественного языка (НЛП)
    • Мультимодальное и кросс-модальное обучение
    • Обучение графам
    • График знаний
    • Временные ряды/потоковое обучение
    • Рекомендательные системы
    • Поиск информации
    • Игры и поиск
  • Модель машинного обучения
    • Предварительно обученная и базовая модель
      • в НЛП (BERT, RoBERTa, GPT и т.д.)
      • в CV (визуальные трансформаторы и т. д.)
      • в других темах
    • Сверточная нейронная сеть (CNN)
    • Рекуррентная нейронная сеть (RNN, LSTM, GRU и т. д.)
    • Графовая нейронная сеть (GNN, GCN, GAT и т. д.)
    • Генеративная модель и генеративно-состязательная сеть (GAN)
    • Вариационный автоэнкодер
    • Древовидная и ансамблевая модель
  • Интерпретируемость машинного обучения, честность и этика
    • Интерпретируемость в ИИ
    • Справедливость в ИИ
    • Этика в ИИ
  • Междисциплинарный: машинное обучение + X
    • Система (MLSys/SysML)
    • База данных (AIDB/ML4DB)
    • Программная инженерия (MLonCode)
    • Кибербезопасность
    • Квантовые вычисления
    • Медицина и здравоохранение
    • Биоинформатика
    • Биология и химия
    • Финансы и трейдинг
    • Бизнес
    • Закон
  • Наборы данных машинного обучения
  • Производственное машинное обучение
    • Библиотеки с открытым исходным кодом
    • Платформы больших данных
  • Благодарность
  • Авторы

Общее машинное обучение

  • Упражняться

    • [Список, Библиотека] Потрясающее машинное обучение
      • Кураторский список потрясающих фреймворков, библиотек и программного обеспечения машинного обучения (по языкам).
    • [Библиотека] scikit-learn
      • scikit-learn: машинное обучение на Python.

  • Исследовать

    • [Список] Статьи-Литература-ML-DL-RL-AI
      • Важные и широко цитируемые статьи и литература по вопросам ОД/ДО/РС/ИИ.
    • [Список] Потрясающее глубокое обучение [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список замечательных книг, курсов, видео, лекций, учебных пособий и многого другого по глубокому обучению.
    • [Список] Потрясающие статьи по глубокому обучению [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список наиболее цитируемых статей по глубокому обучению (2012–2016 гг.).

Парадигма машинного обучения

Полу/самостоятельное обучение

  • Общий

    • [Список] Потрясающее полуконтролируемое обучение
      • Кураторский список замечательных ресурсов для полуконтролируемого обучения.
    • [Список] Потрясающее самостоятельное обучение
      • Кураторский список замечательных ресурсов для самостоятельного обучения.
    • [Список] Потрясающие статьи для самостоятельного контроля
      • Сбор статей о самостоятельном обучении, обучении репрезентации.

  • Подтемы

    • [Список] Самостоятельное обучение Awesome Graph
      • Кураторский список замечательных учебных ресурсов по самоконтролируемому представлению графов.
    • [Список] Потрясающий GNN с самоконтролем
      • Статьи о самостоятельном обучении графовых нейронных сетей (GNN).

  • Упражняться

    • [Библиотека] mmselfsup
      • Набор инструментов и тест для самостоятельного обучения OpenMMLab.
    • [Библиотека] unilm
      • Масштабное предварительное обучение с самоконтролем по задачам, языкам и модальностям.
    • [Библиотека] Альберт
      • Lite BERT для самостоятельного изучения языковых представлений.

Контрастное обучение

  • Общий

    • [Список] PyContrast
      • В этом репозитории перечислены недавние контрастные учебные статьи и включен код для многих из них.
    • [Список] Удивительное контрастное обучение
      • Полный список потрясающих контрастных учебных материалов для самостоятельного обучения.
    • [Список] Потрясающие контрастные учебные материалы и коды
      • Полный список потрясающих контрастных учебных материалов и кодов.

  • Упражняться

    • [Библиотека] PyGCL
      • Библиотека контрастного обучения графов для PyTorch.

Обучение представлению (встраивание)

  • Общий

    • [Список] удивительных моделей встраивания [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список замечательных руководств, проектов и сообществ по внедрению моделей.
    • [Список] потрясающее обучение
      • Список чтения по темам обучения представлениям.

  • Подтемы

    • [Список] встраивание потрясающих предложений
      • Кураторский список предварительно обученных моделей встраивания предложений и слов.
    • [Список] Потрясающие неявные нейронные представления
      • Кураторский список ресурсов по неявным нейронным представлениям.
    • [Список] Awesome-2vec
      • Кураторский список моделей встраивания типа 2vec.
    • [Список] Awesome-VAE
      • Потрясающая работа над VAE, распутыванием, обучением представлениям и генеративными моделями.
    • [Список] Потрясающее обучение визуальному представлению с помощью трансформеров
      • Потрясающие трансформеры (самообслуживание) в компьютерном зрении.
    • [Список] Потрясающее обучение глубокому представлению графов
      • Кураторский список потрясающих учебных ресурсов по глубокому представлению графов.
    • [Список] Awesome-Network-Embedding [ ️ Неактивно]
      • Обучение сетевому представлению, внедрение графов, внедрение знаний.
    • [Список] Статьи о NRL/NE, которые необходимо прочитать. [ ️ Неактивно]
      • NRL: обучение сетевому представлению. NE: встраивание сети.
    • [Список] распутанных документов-представлений [ ️ Неактивно]
      • Статьи о распутанном (а иногда и «традиционном») обучении представлениям.
    • [Список] Обучение представлению на гетерогенном графе [ ️ Неактивно]
      • Встраивание гетерогенных графов, гетерогенные GNN и приложения.

Метричное обучение

  • Упражняться
    • [Библиотека] pytorch-metric-learning
      • Самый простой способ использовать глубокое обучение метрикам в вашем приложении.
    • [Библиотека] метрическое обучение
      • metric-learn: метрическое обучение в Python.
    • [Коллекция кода] Базовые линии глубокого метрического обучения [ ️ Неактивно]
      • Реализация PyTorch для конвейеров глубокого обучения метрик.

Обучение с подкреплением

  • Общий

    • [Список] Потрясающее обучение с подкреплением
      • Кураторский список ресурсов, посвященных обучению с подкреплением.
    • [Список] Потрясающие статьи по DL и RL и другие ресурсы
      • Список последних статей, посвященных глубокому обучению и глубокому обучению с подкреплением.
    • [Список] Awesome Deep RL
      • Кураторский список замечательных ресурсов по глубокому обучению с подкреплением.
    • [Список] Awesome Reinforcement Learning (CH/中文) [ ️ Неактивно]
      • 强化学习从入门到放弃的资料

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающий оффлайн RL
      • Это сборник исследований и обзорных статей по автономному обучению с подкреплением.
    • [Список] Потрясающий реальный мир RL
      • Отличные ресурсы для того, чтобы обучение с подкреплением работало в ситуациях реальной жизни. Статьи, проекты и многое другое.
    • [Список] Потрясающий игровой ИИ
      • Тщательно подобранный, но неполный список ресурсов игрового ИИ по мультиагентному обучению.
    • [Список] Потрясающие соревнования RL
      • Сборник соревнований по обучению с подкреплением.
    • [Список] Потрясающая робототехника
      • Это список различных книг, курсов и других ресурсов по робототехнике.
    • [Список] Потрясающий RL для обработки естественного языка (NLP) [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список ресурсов обучения с подкреплением для обработки естественного языка.
    • [Список] Отличный RL для кибербезопасности
      • Кураторский список ресурсов, посвященных обучению с подкреплением, применяемому в области кибербезопасности.

  • Упражняться

    • [Библиотека] тренажерный зал
      • Набор инструментов для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением.
    • [Библиотека] trfl
      • Обучение с подкреплением TensorFlow.
    • [Библиотека] рлпит
      • Обучение с подкреплением в PyTorch.
    • [Библиотека] rlkit
      • Структура и алгоритмы обучения с подкреплением, реализованные в PyTorch.
    • [Библиотека] МАРО
      • Платформа многоагентной оптимизации ресурсов (MARO) — это пример обучения с подкреплением как услуги (RaaS) для решения реальных задач оптимизации ресурсов.
    • [Библиотека] бандиты
      • Библиотека Python для многоруких бандитов.
    • [Библиотека] BanditLib
      • Библиотека алгоритмов контекстных бандитов.
    • [Учебное пособие] Обучение с подкреплением и введение
      • Репликация Python для книги Саттона и Барто «Обучение с подкреплением: введение» (2-е издание).
    • [Коллекция кода] обучение с подкреплением [ ️ Неактивно]
      • Реализация алгоритмов обучения с подкреплением. Python, OpenAI Gym, Tensorflow.
    • [Учебное пособие] Обучение с подкреплением с помощью тензорного потока (английский и китайский) [ ️ Неактивно]
      • Методы обучения с подкреплением и учебные пособия.
    • [Коллекция кода] обучение с подкреплением [ ️ Неактивно]
      • Примеры минимального и чистого обучения с подкреплением.

Трансферное обучение

  • Общий

    • [Список] 迁移学习 Передача обучения
      • Все о трансферном обучении.
    • [Список] Потрясающее трансферное обучение
      • Список потрясающих статей и интересных ресурсов по трансферному обучению, предметной адаптации и междоменному переводу в целом.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающая адаптация домена
      • Этот репозиторий представляет собой коллекцию УДИВИТЕЛЬНЫХ вещей об адаптации домена, включая документы, код и т. д.
    • [Список] Обобщение доменов
      • Документы и наборы данных по обобщению предметной области.

  • Упражняться

    • [Библиотека] Библиотека трансферного обучения
      • Библиотека трансферного обучения для адаптации предметной области, адаптации задач и генерализации предметной области.
    • [Коллекция кода] глубокое трансферное обучение
      • Коллекция реализаций алгоритмов глубокой адаптации предметной области.
    • [Учебное пособие] Практическое обучение с помощью Python [ ️ Неактивно]
      • Глубокое обучение упрощается за счет переноса предыдущего обучения с использованием экосистемы глубокого обучения Python.

Метаобучение

  • Общий

    • [Коллекция кодов] Факелмета
      • Коллекция расширений и загрузчиков данных для кратковременного обучения и метаобучения в PyTorch.
    • [Список] Документы по метаобучению [ ️ Неактивно]
      • Метаобучение/Обучение обучению/Одноразовое обучение/Обучение на протяжении всей жизни.
    • [Список] Потрясающее метаобучение [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список статей, кода, книг, блогов, видео, наборов данных и других ресурсов по метаобучению.
    • [Список] потрясающее метаобучение [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список ресурсов метаобучения.

  • Упражняться

    • [Библиотека] Learn2learn
      • Библиотека PyTorch для исследований метаобучения.
    • [Коллекция кода] pytorch-meta
      • Коллекция расширений и загрузчиков данных для кратковременного обучения и метаобучения в PyTorch.
    • [Учебник] Практическое мета-обучение с помощью Python [ ️ Неактивно]
      • Учимся учиться, используя One-Shot Learning, MAML, Reptile, Meta-SGD и многое другое с помощью Tensorflow.

Многозадачное обучение

  • Общий

    • [Список] Многозадачное обучение
      • Ученые, занимающиеся многозадачным обучением, статьи, опросы, слайды, материалы и проекты с открытым исходным кодом.
    • [Список] Потрясающее многозадачное обучение
      • Актуальный список статей по многозадачному обучению (MTL) на 2021 год с точки зрения машинного обучения.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающее многозадачное обучение (для зрения)
      • Список статей по многозадачному обучению для компьютерного зрения .

  • Упражняться

    • [Коллекция кода] Многозадачное обучение-PyTorch
      • Реализуйте несколько моделей многозадачного обучения и стратегий обучения в PyTorch.

Несбалансированное/длиннохвостое обучение

  • Общий

    • [Список] Потрясающее несбалансированное обучение
      • Все о несбалансированном (длинном хвосте) обучении. Фреймворки и библиотеки (сгруппированные по языкам программирования), исследовательские работы (сгруппированные по областям исследований), несбалансированные наборы данных, алгоритмы, утилиты, блокноты Jupyter и доклады.
    • [Список] Потрясающее обучение с длинным хвостом
      • Обобщены соответствующие статьи, включая его применение в компьютерном зрении, в частности в классификации изображений, и в экстремальном обучении по нескольким меткам (XML), в частности в категоризации текста.
    • [Список] Потрясающее обучение с длинным хвостом*
      • Кураторский список потрясающих ресурсов для глубокого обучения с длинным хвостом.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающее длиннохвостое признание
      • Кураторский список длиннохвостого признания и связанных с ним ресурсов.
    • [Список] Потрясающая классификация несбалансированных временных рядов [ ️ Неактивно]
      • Бумажный список классификации несбалансированных временных рядов с глубоким обучением.

  • Упражняться

    • [Библиотека] несбалансированное обучение
      • Пакет Python для решения проблемы несбалансированных наборов данных в машинном обучении.
    • [Библиотека] несбалансированный ансамбль (английский и китайский)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Несбалансированное классовое/длиннохвостое ансамблевое обучение в Python

Обучение за несколько кадров

  • Общий

    • [Список] Удивительные статьи Несколько снимков
      • Несколько учебных статей, опубликованных на ведущих конференциях.

  • Подтемы

    • [Список] Несколько статей по семантической сегментации
      • Статьи, относящиеся к семантической сегментации с несколькими кадрами.
    • [Список] Потрясающее создание изображений из нескольких кадров
      • Документы, наборы данных и соответствующие ссылки, относящиеся к созданию изображений с несколькими кадрами.

  • Упражняться

    • [Коллекция кода] Обучение за несколько шагов [ ️ Неактивно]
      • Чистый, читаемый и протестированный код для воспроизведения небольших исследований по обучению.

Состязательное обучение

См. также: Модель машинного обучения -> Генеративная модель и Генеративно-состязательная сеть (GAN).

  • Общий

    • [Список] Потрясающее состязательное машинное обучение [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список замечательных ресурсов по состязательному машинному обучению.
    • [Список] Потрясающие состязательные примеры для глубокого обучения [ ️ Неактивно]
      • Список замечательных ресурсов для состязательных примеров в глубоком обучении.

  • Подтемы

    • [Список] Обязательно прочтите статьи о текстовых состязательных атаках и защите (TAAD)
    • [Список] Литература по состязательному обучению на основе графиков
      • Кураторский список статей о состязательных атаках и защите данных с графовой структурой.

  • Упражняться

    • [Библиотека] набор инструментов для защиты от состязательности
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART) — библиотека Python для обеспечения безопасности машинного обучения.
    • [Библиотека] AdversarialDNN-Playground
      • Веб-инструмент визуализации для состязательного машинного обучения / LiveDemo.

Надежное обучение

  • Общий

    • [Список] Чистый, читаемый и протестированный код для воспроизведения небольших исследований по обучению. Отличное обучение с шумом меток.
      • Кураторский список ресурсов для обучения с помощью шумных меток
    • [Список] Документы Робастного ОД (оборона)
      • Сопутствующие статьи по надежному машинному обучению (в основном мы фокусируемся на защите).

  • Упражняться

    • [Библиотека] набор инструментов для защиты от состязательности
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART) — библиотека Python для обеспечения безопасности машинного обучения.
    • [Библиотека] Тренажерный зал прочности
      • Robustness Gym — это набор инструментов для оценки машинного обучения.
    • [Библиотека]
      • Набор инструментов для создания моделей машинного обучения, которые обобщаются на невидимые области и устойчивы к конфиденциальности и другим атакам.

Активное обучение

  • Общий

    • [Список] Прекрасное активное обучение
      • Предыдущие работы активного обучения были классифицированы.
    • [Список] Прекрасное активное обучение*
      • Кураторский список потрясающего активного обучения.
    • [Список] Прекрасное активное обучение**
      • Список ресурсов, связанных с активным обучением в области машинного обучения.

  • Упражняться

    • [Библиотека] modAL
      • Модульная среда активного обучения Python.
    • [Библиотека] libact
      • libact: активное обучение на основе пула в Python
    • [Библиотека] pytorch_active_learning
      • Библиотека PyTorch для активного обучения в сопровождении книги «Человеческое обучение в цикле машинного обучения».
    • [Коллекция кода] глубокое активное обучение
      • Реализации Python нескольких алгоритмов активного обучения.
    • [Коллекция кода] Активная обучающая площадка [ ️ Неактивно]
      • Модуль Python для экспериментов с различными алгоритмами активного обучения.

Пожизненное/постепенное/непрерывное обучение

  • Общий

    • [Список] Потрясающее постепенное обучение/обучение на протяжении всей жизни
      • Статьи по поэтапному обучению/обучению на протяжении всей жизни.
    • [Список] Литература для непрерывного обучения
      • Статьи по непрерывному обучению.
    • [Список] Прекрасное непрерывное/пожизненное обучение
      • Статьи, блоги, наборы данных и программное обеспечение.
    • [Список] Документы по непрерывному обучению
      • Список статей по непрерывному обучению, курируемый ContinualAI.
    • [Список] Список статей по непрерывному обучению [ ️ Неактивно]
      • Статьи по непрерывному обучению / непрерывному обучению.

  • Упражняться

    • [Коллекция кода] непрерывное обучение
      • PyTorch реализация различных методов непрерывного обучения.
    • [Коллекция кода] Increal_learning.pytorch
      • Сборник дополнительных реализаций учебных документов.
    • [Коллекция кода] Тестирование непрерывного обучения [ ️ Неактивно]
      • Оцените три типа переключения задач с помощью популярных алгоритмов непрерывного обучения.

Ансамблевое обучение

См. также: Модель машинного обучения -> Древовидная и ансамблевая модель.

  • Общий

    • [Список] Потрясающее ансамблевое обучение [ ️ Неактивно]
      • Книги, статьи, курсы, учебные пособия, библиотеки, наборы данных.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающие исследовательские работы по повышению градиента
      • Кураторский список статей по градиентному и адаптивному повышению с реализациями.
    • [Список] Удивительный случайный лес [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список ресурсов, посвященных древовидным методам и многому другому, включая, помимо прочего, случайный лес, упаковку и повышение.

  • Упражняться

    • [Библиотека] xgboost
      • Масштабируемая, портативная и распределенная библиотека повышения градиента (GBDT, GBRT или GBM).
    • [Библиотека] LightGBM
      • Быстрая, распределенная и высокопроизводительная среда повышения градиента (GBT, GBDT, GBRT, GBM или MART).
    • [Библиотека] catboost
      • Быстрая, масштабируемая и высокопроизводительная библиотека градиентного повышения на деревьях решений.
    • [Библиотека] комбо
      • Набор инструментов Python для комбинации моделей машинного обучения,
    • [Библиотека] несбалансированный ансамбль (английский и китайский)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Несбалансированное классовое/длиннохвостое ансамблевое обучение в Python
    • [Библиотека] мленс [ ️ Неактивно]
      • Библиотека Python для высокопроизводительного ансамблевого обучения.

Автоматизированное машинное обучение (AutoML)

  • Общий

    • [Список] Потрясающие статьи по AutoML
      • Документы, статьи, учебные пособия, слайды и проекты по автоматизированному машинному обучению.
    • [Список] Потрясающий AutoDL
      • Кураторский список ресурсов, связанных с автоматизированным глубоким обучением.
    • [Список] Потрясающий AutoML
      • Создание списка исследований, инструментов, проектов и других ресурсов, связанных с AutoML.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающие статьи по поиску нейронной архитектуры
      • Статьи по поиску нейронной архитектуры
    • [Список] Поиск потрясающей архитектуры [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список замечательных ресурсов по поиску архитектуры и оптимизации гиперпараметров.
    • [Список] Потрясающие модели AutoML и облегченные модели [ ️ Неактивно]

  • Упражняться

    • [Библиотека] NNI (нейронный сетевой интеллект)
      • Набор инструментов AutoML с открытым исходным кодом для автоматизации жизненного цикла машинного обучения, включая разработку функций, поиск нейронной архитектуры, сжатие модели и настройку гиперпараметров.
    • [Библиотека] tpot
      • Инструмент автоматического машинного обучения Python, который оптимизирует конвейеры машинного обучения с помощью генетического программирования.
    • [Библиотека] Людвиг
      • Ориентированная на данные декларативная структура глубокого обучения.
    • [Библиотека] автокерас
      • Библиотека AutoML для глубокого обучения.
    • [Библиотека] автомл
      • (Google Brain AutoML) список моделей и библиотек, связанных с AutoML.
    • [Библиотека] автоглюон
      • AutoGluon: AutoML для текста, изображений и табличных данных
    • [Библиотека] Аданет
      • Быстрый и гибкий AutoML с гарантиями обучения.
    • [Библиотека] ФЛАМЛ
      • Быстрая библиотека для AutoML и настройки.

Федеративное обучение

  • Общий

    • [Список] Потрясающее федеративное обучение
      • Кураторский список публикаций по федеративному обучению, реорганизованный из Arxiv (в основном).
    • [Список] Прекрасное федеративное обучение*
      • Список ресурсов, связанных с федеративным обучением и конфиденциальностью в машинном обучении.
    • [Список] Потрясающее федеративное обучение
      • Кураторский список исследований в области федеративного обучения.
    • [Список] 联邦学习 Федеративное обучение
      • Все о федеративном обучении.
    • [Список] Федеративное обучение
      • Федеративные учебные материалы (сгруппированы по темам).

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающие интегрированные вычисления
      • Коллекция исследовательских статей, кодов, учебных пособий и блогов по ML, выполненных федеративным образом (распределенно; децентрализовано).
    • [Список] Потрясающее федеративное обучение по графикам и документам GNN
      • Федеративное обучение на графе, особенно на GNN, графе знаний и частном GNN.

  • Упражняться

    • [Библиотека] СУДЬБА
      • Рамка федеративного обучения промышленного уровня.
    • [Библиотека] федеративная
      • Фреймворк для реализации федеративного обучения (TensorFlow).
    • [Код] Federated-Learning-PyTorch
      • Внедрение стандартного федеративного учебного документа.
    • [Библиотека] Цветок
      • Единый подход к федеративному обучению, аналитике и оценке. Объедините любую рабочую нагрузку, любую среду машинного обучения и любой язык программирования.

Обнаружение аномалий

  • Общий

    • [Список] Учебные ресурсы по обнаружению аномалий
      • Книги, научные статьи, онлайн-курсы, видеоролики, наборы дополнительных данных, коммерческие библиотеки с открытым исходным кодом, наборы инструментов, ключевые конференции и журналы.
    • [Список] Великолепное обнаружение аномалий
      • Кураторский список замечательных ресурсов по обнаружению аномалий.
    • [Список] Потрясающее обнаружение аномалий* [ ️ Неактивно]
      • Список статей по обнаружению аномалий.

  • Подтемы

    • [Список] Удивительное обнаружение аномалий временных рядов
      • Список инструментов и наборов данных для обнаружения аномалий в данных временных рядов.
    • [Список] Потрясающие исследовательские работы по обнаружению мошенничества
      • Кураторский список документов по обнаружению мошенничества.
    • [Список] Потрясающее обнаружение аномалий видео
      • Документы по обнаружению видеоаномалий, выпущенные коллекции кодов.
    • [Список] Потрясающий анализ журналов
      • Публикации и исследователи по анализу журналов, обнаружению аномалий, локализации неисправностей и AIOps.

  • Упражняться

    • [Библиотека] pyod
      • Набор инструментов Python для масштабируемого обнаружения выбросов (обнаружения аномалий).
    • [Код] RNN-Временные ряды-Обнаружение аномалий
      • Модель детектора аномалий временных рядов на основе RNN, реализованная в Pytorch.
    • [Библиотека (R)] Обнаружение аномалий [ ️ Неактивно]
      • Обнаружение аномалий с помощью R.
    • [Библиотека] люминол [ ️ Неактивно]
      • Библиотека обнаружения аномалий и корреляции.

Кластеризация

  • Общий

    • [Список] Глубокая кластеризация
      • Глубокая кластеризация: методы и средства

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающие исследовательские работы по обнаружению сообщества
      • Сборник документов по выявлению сообществ.
    • [Список] Потрясающая многопредставленная кластеризация
      • Коллекции новейших (SOTA) новых методов многопредставленной кластеризации (документы, коды и наборы данных).
    • [Список] Awesome-Deep-Graph-Clustering
      • Коллекция современных (SOTA) новых методов кластеризации глубоких графов (документы, коды и наборы данных).

  • Упражняться

    • [Библиотека] Фаисс
      • Библиотека для эффективного поиска по сходству и кластеризации плотных векторов.
    • [Библиотека] hdbscan
      • Высокопроизводительная реализация кластеризации HDBSCAN.
    • [Коллекция кода] классификация-и-кластеризация временных рядов [ ️ Неактивно]
      • Код классификации и кластеризации временных рядов, написанный на Python.

Уменьшение размерности (выбор/извлечение признаков)

  • Общий

    • [Список] Потрясающая разработка функций [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список ресурсов, посвященных методам проектирования функций для машинного обучения.

  • Упражняться

    • [Библиотека]
      • Библиотека Python с открытым исходным кодом для автоматизированного проектирования функций.
    • [Библиотека] выбор функций [ ️ Неактивно]
      • Селектор функций: простой выбор функций в Python.
    • [Библиотека] scikit-feature [ ️ Неактивно]
      • Репозиторий выбора функций с открытым исходным кодом на Python.
    • [Учебник] DimensionalityReduction_alo_codes (китайский) [ ️ Неактивно]
      • xx特征提取/数据降维:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的python实现xxx.
    • [Учебное пособие] Разработка функций и выбор функций [ ️ Неактивно]
      • Руководство по разработке функций и выбору функций с реализациями и примерами на Python.
    • [Учебник] Выбор функций для машинного обучения [ ️ Неактивно]
      • Методы с примерами выбора функций во время предварительной обработки в машинном обучении.

Задача и применение машинного обучения

Компьютерное зрение (CV)

  • Общий

    • [Список] Потрясающее компьютерное зрение
      • Кураторский список замечательных ресурсов по компьютерному зрению.
    • [Список] Потрясающий визуальный трансформер
      • Соберите несколько документов «Трансформер с компьютерным зрением» (CV).
    • [Список] Удивительное глубокое видение [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список ресурсов глубокого обучения компьютерному зрению.

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающее обучение визуальному представлению с помощью трансформеров
      • Потрясающие трансформеры (самообслуживание) в компьютерном зрении.
    • [Список] Великолепное распознавание лиц
      • Обнаружение лиц, сегментация, выравнивание и отслеживание и многое другое.
    • [Список] Удивительные поля нейронного излучения
      • Кураторский список потрясающих статей о полях нейронного излучения.
    • [Список] Потрясающий нейронный рендеринг
      • Коллекция ресурсов по нейронному рендерингу.
    • [Список] Потрясающая технология рисования
      • Кураторский список бумаги и ресурсов для рисования.
    • [Список] Потрясающий перевод изображений в изображения
      • Коллекция ресурсов по переводу изображений в изображения.
    • [Список] Глубокое обучение для отслеживания и обнаружения
      • Сбор документов, наборов данных, кода и других ресурсов для обнаружения и отслеживания объектов с использованием глубокого обучения.
    • [Список] Потрясающее глубокое обучение для анализа видео
      • Видеоанализ, особенно мультимодальное обучение для исследований в области видеоанализа.
    • [Список] Удаление размытия изображений и видео
      • Кураторский список ресурсов по устранению размытия изображений и видео.
    • [Список] Несколько статей по семантической сегментации
      • Статьи, относящиеся к семантической сегментации с несколькими кадрами.
    • [Список] Потрясающее создание изображений из нескольких кадров
      • Документы, наборы данных и соответствующие ссылки, относящиеся к созданию изображений с несколькими кадрами.
    • [Список] Потрясающее обнаружение аномалий видео
      • Документы по обнаружению видеоаномалий, выпущенные коллекции кодов.
    • [Список] 3D-машинное обучение
      • Учитесь на 3D-представлениях.
    • [Список] Awesome-3D-Vision (китайский)
      • 3D-изображение, SLAM, vSLAM, 3D-изображение, SLAM, vSLAM, 3D-изображение, SLAM, vSLAM,
    • [Список] 3D-реконструкция с методами глубокого обучения
      • Основное внимание в этом списке уделяется проектам с открытым исходным кодом, размещенным на Github.
    • [Список] Awsome_Deep_Geometry_Learning
      • Список ресурсов о решениях глубокого обучения для обработки 3D-форм.
    • [Список] Классификация потрясающих изображений [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список статей и кодов по классификации изображений глубокого обучения с 2014 года.
    • [Список] Удивительное обнаружение объектов [ ️ Неактивно]
    • [Список] Потрясающее лицо [ ️ Неактивно]
      • Алгоритм, наборы данных и статьи, связанные с лицом.
    • [Список] Потрясающая оценка позы человека [ ️ Неактивно]
      • Коллекция ресурсов по проблемам человека.
    • [Список] Создание потрясающего видео [ ️ Неактивно]
      • Кураторский список потрясающих работ (на данный момент 257 статей) по созданию видео и обучению представлению видео.

Обработка естественного языка (НЛП)

  • Общий

    • [Список] Потрясающее НЛП
      • Кураторский список ресурсов, посвященных обработке естественного языка.
    • [Список] Отслеживание прогресса в обработке естественного языка
      • Репозиторий для отслеживания прогресса в области обработки естественного языка (NLP), включая наборы данных и текущее состояние наиболее распространенных задач NLP.
    • [Список] Потрясающий BERT и трансферное обучение в НЛП
      • Трансформаторы (BERT), механизм внимания, архитектуры/сети трансформеров и трансферное обучение в НЛП.
    • [Список] funNLP: Самый мощный арсенал НЛП-оружия (китайский)
      • Правила НЛП: 几乎最全的中文NLP资源库
    • [Список, Учебное пособие] ML-NLP (китайский)
      • 此项目是机器学习, NLP面试中常考到的知识点和代码实现，也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识
    • [Список] Потрясающее китайское НЛП (китайский) [ ️ Неактивно]
      • 中文自然语言处理相关资料
    • [Список] Потрясающий BERT [ ️ Неактивно]
      • Этот репозиторий предназначен для сбора ресурсов, связанных с BERT.

  • Подтемы

    • [Список] Список литературы для машинного перевода
      • Список чтения для машинного перевода, поддерживаемый Группой обработки естественного языка Цинхуа.
    • [Список] Обязательно прочтите статьи о предварительно обученных языковых моделях (PLM)
      • Перечислите некоторые репрезентативные работы по PLM и покажите их взаимосвязь с помощью диаграммы.
    • [Список] PromptPapers
      • Обязательные к прочтению статьи по настройке предварительно обученных языковых моделей на основе подсказок.
    • [Список] Статьи о NRE, которые необходимо прочитать
      • NRE: извлечение нейронных связей.
    • [Список] Отличный ответ на вопрос
      • Кураторский список предметов, посвященных ответам на вопросы (QA).
    • [Список] Текстовая состязательная атака и защита (TAAD)
      • Обязательно прочтите статьи о текстовых состязательных атаках и защите.
    • [Список] Понимание машинного чтения.
      • Обязательно прочтите статьи о понимании машинного чтения.
    • [Список] Правовая разведка (НЛП)
      • Обязательно прочтите статьи о правовой разведке.
    • [Список] Потрясающие статьи о справедливости НЛП
      • Статьи о справедливости в НЛП.
    • [Список] Потрясающее финансовое НЛП
      • Исследования обработки естественного языка в финансовой сфере.
    • [Список] Литература по Graph4NLP
      • Список литературы по глубокому обучению на графах для НЛП.
    • [Список] Удивительное китайское медицинское НЛП (китайский)
      • 中文医学公开资源整理
    • [Список] Документы NLP4Rec
      • Бумажный сборник НЛП для рекомендательной системы.
    • [Список] DataAug4NLP
      • Сборник статей и ресурсов по увеличению данных для НЛП.
    • [Список] Статьи о KRL/KE, которые необходимо прочитать. [ ️ Неактивно]
      • KRL: обучение представлению знаний. КЭ: внедрение знаний.

  • Упражняться

    • [Учебник] Учебник НЛП
      • nlp-tutorial — это учебное пособие для тех, кто изучает НЛП с использованием Pytorch.
    • [Наборы данных] Наборы данных НЛП
      • Алфавитный список бесплатных/общедоступных наборов данных с текстовыми данными для использования в НЛП.

Мультимодальное и кросс-модальное обучение

  • Мультимодальный

    • [Список] Потрясающее мультимодальное машинное обучение
      • Список литературы по темам мультимодального машинного обучения.
    • [Список] Потрясающее мультимодальное исследование
      • Исследовательские работы по мультимодальному машинному обучению.

  • Кросс-модальный

    • [Список] Учебное пособие по кросс-модальному поиску
      • Статьи о кросс-модальном сопоставлении и поиске.
    • [Список] Потрясающее извлечение видео и текста с помощью глубокого обучения
      • Кураторский список ресурсов глубокого обучения для поиска видеотекста.
    • [Список] Превосходное понимание документов
      • Кураторский список ресурсов по теме «Понимание документов» (DU), связанной с интеллектуальной обработкой документов (IDP).
    • [Список] Awesome-Cross-Modal-Video-Moment-Retrivation (китайский)

Обучение графам

См. также: Модель машинного обучения → Графовая нейронная сеть (GNN, GCN, GAT и т. д.).

  • Общий

    • [Список] Литература по глубокому обучению на основе графов
      • Публикации конференций по глубокому обучению на основе графов.
    • [Список] Литература по глубокому обучению графов
      • Это список статей о глубоком обучении графиков.
    • [Список] GNNPapers
      • Обязательно прочтите статьи о GNN.

  • Тесты

    • [Бенчмарк] Модели глубокого обучения на основе графов для прогнозирования городского трафика
      • DL-Traff: исследование и оценка моделей глубокого обучения для прогнозирования городского трафика

  • Подтемы

    • [Список] Потрясающая классификация графиков
      • Коллекция методов классификации графов, охватывающая встраивание, глубокое обучение, ядро ​​графа и факторизацию, а также эталонные реализации.
    • [Список] Потрясающее объяснимое рассуждение на основе графов
      • Сборник исследовательских работ и программного обеспечения, связанных с объяснимостью графического машинного обучения.
    • [Список] Самостоятельное обучение Awesome Graph
      • Кураторский список замечательных учебных ресурсов по самоконтролируемому представлению графов.
    • [Список] Литература по состязательному обучению на основе графиков
      • Кураторский список статей о состязательных атаках и защите данных с графовой структурой.
    • [Список] Глубокое обучение графов в химии и биологии
      • Бумажный список глубокого обучения на графиках по химии и биологии.
    • [Список] Потрясающее федеративное обучение по графикам и документам GNN
      • Федеративное обучение на графе, особенно на GNN, графе знаний и частном GNN.
    • [Список] Потрясающее обучение глубокому представлению графов
      • Кураторский список потрясающих учебных ресурсов по глубокому представлению графов.
    • [Список] Литература по Graph4NLP
      • Список литературы по глубокому обучению на графах для НЛП.
    • [Список] GNN4Traffic
      • Это хранилище коллекции нейронной сети Graph для прогнозирования трафика.
    • [Список] Рекомендательные системы на основе GNN
      • Индекс рекомендательных алгоритмов, основанных на графовых нейронных сетях.
    • [Список] Awesome-GNN-Рекомендации
      • GNN в рекомендации.
    • [Список] Потрясающие GNN на крупномасштабных графах
      • Крупномасштабные графовые наборы данных/сети.
    • [Список] Прекрасное обучение на основе справедливых графиков
      • Списки бумаг для справедливого обучения графам (FairGL).
    • [Список] Статьи о NRL/NE, которые необходимо прочитать. [ ️ Неактивно]
      • NRL: обучение сетевому представлению. NE: встраивание сети.
    • [Список] Обучение представлению на гетерогенном графе [ ️ Неактивно]
      • Встраивание гетерогенных графов, гетерогенные GNN и приложения.

  • Упражняться

    • [Список] потрясающий график
      • Кураторский список ресурсов для графовых баз данных и инструментов графовых вычислений.

График знаний

  • Общий

    • [Список] Графики знаний
      • Коллекция миллиметровок, кодов и заметок для чтения.
    • [Учебник] Потрясающая диаграмма знаний (китайский)
      • 整理知识图谱相关学习资料,提供系统化的知识图谱学习路径
    • [Список] Потрясающая таблица знаний
      • Учебные материалы, базы данных, инструменты и другие ресурсы, связанные с Knowledge Graph.
    • [Список] Обучение по схеме знаний
      • Кураторский список замечательных руководств, проектов и сообществ по графам знаний.

  • Подтемы

    • [Список] Аргументы по диаграмме знаний
      • Документы по обоснованию графика знаний.
    • [Список] НЛП-График Знаний (китайский)
      • 自然语言处理,知识图谱,对话系统

  • Упражняться

    • [Список] потрясающий график
      • Кураторский список ресурсов для графовых баз данных и инструментов графовых вычислений.

Временные ряды/потоковое обучение

  • Общий

    • [Список] потрясающий временной сериал
      • Список современных статей, кода и других ресурсов посвящен прогнозированию временных рядов.
    • [Список] Потрясающий временной сериал
      • Комплексный обзор областей временных рядов。
    • [Список] Потрясающие статьи о временных рядах (английский и китайский) [ ️ Неактивно]
      • Список замечательных статей из различных областей исследований по анализу временных рядов.

  • Подтемы

    • [Список] Удивительное обнаружение аномалий временных рядов
      • Список инструментов и наборов данных для обнаружения аномалий в данных временных рядов.
    • [Список] Прогнозирование временных рядов глубокого обучения
      • Ресурсы, код и эксперименты с использованием глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.
    • [Список] Потрясающему обучению на основе обучения на основе времени
      • Потрясающему обучению на основе обучения на основе времени.
    • [Список] Потрясающий анализ временных рядов и интеллектуальный анализ данных
      • Список сбора учебных ресурсов, инструментов и набора данных для анализа временных рядов или интеллектуального анализа данных.

  • Упражняться

    • [Список, практика] Awesome_time_series_in_python
      • Библиотеки Python, наборы данных, фреймворки для обработки временных рядов.
    • [Наборы данных] Потрясающая база данных временных рядов
      • Куратор баз данных временных рядов.
    • [Библиотека] Fost
      • Легкий инструмент для временного, пространственно-временного и иерархического прогнозирования.

Рекомендательные системы

  • Общий

    • [Список] Awesome-Rpapers
      • Рекомендованные системы системы в высших конференциях.
    • [Список] Awesome-Recsys [ ️ Неактивный]
      • Кураторский список удивительной системы рекомендаций (исследования).
    • [Список] Awesome-Recommender-Systems (китайский) [ ️ Неактивный]
      • Куративный список удивительных ресурсов о рекомендательных системах.

  • Субъекты

    • [Список] Потрясающие документы о глубоком обучении для промышленного поиска, рекомендаций и рекламы
      • Сосредоточьтесь на внедрении, сопоставлении, ранжировании (прогноз CTR, прогнозировании CVR), обучении пост -рейтингу, передаче и подкреплению.
    • [Список] Systems Recureduers на основе GNN
      • Индекс алгоритмов рекомендаций, основанных на графических нейронных сетях.
    • [Список] NLP4REC-PAPER
      • Коллекция бумаги NLP для системы рекомендации.
    • [Список] Awesome-gnn-резокремация
      • GNN в рекомендации.

Поиск информации

  • [Список] Потрясающий поиск информации
    • Куратор списка поиска информации и ресурсов поиска веб -сайта со всего сети.

Игры и поиск

  • [Список] Поисковые документы по поиску дерева Монте -Карло
    • Куративный список поисковых документов Монте -Карло с реализациями.

Модель машинного обучения

Предварительно сформулированная модель и фонд

В NLP (Берт, Роберта, GPT и т. Д.)

  • Модели фундамента

    • [Список] Должно читать документы на предварительно обученных языковых моделях (PLMS)
      • Перечислите некоторые представительные работы над PLMS и покажите их отношения с диаграммой.
    • [Список] Связанные с БЕРТ
      • Это список связей, связанных с BERT.
    • [Список] Awesome Bert & Transfer Learning в NLP
      • Трансформеры (BERT), механизм внимания, трансформаторные архитектуры/сети и обучение передачи в NLP.
    • [Список] PTMS: предварительно обученные модели в NLP (китайский)
      • NLP 预训练模型的全面总结
    • [Список, модель] Потрясающие предварительные китайские модели НЛП (китайский)
      • 高质量中文预训练模型集合
    • [Список] видение и языковые модели
      • Недавние достижения в области видения и языка, предварительно подготовленных (VL-PTMS).
    • [Список] Потрясающий Берт [ ️ Неактивный]
      • Этот хранилище предназначено для сбора ресурсов, связанных с Бертом.

  • Предварительно подготовленные (не фундаментные) модели

    • [Список, модель] Потрясающее предложение внедрение
      • Куратор состав моделей предварительного предложения и встраивания слов.
в резюме (визуальные трансформаторы и т. Д.)

  • Модели фундамента

    • [Список] Потрясающий визуальный трансформатор
      • Соберите немного трансформатора с помощью компьютерного вида (CV) бумаги.
    • [Список] видение и языковые модели
      • Недавние достижения в области видения и языка, предварительно подготовленных (VL-PTMS).
    • [Список] Трансформатор-в-висионе
      • Недавние трансформаторные резюме и связанные с ними работы.
    • [Список] Удивительное визуальное представление обучения с трансформаторами
      • Потрясающие трансформаторы (самопринятие) в компьютерном зрении.
    • [Список] Transformer-In-Computer-Vision
      • Бумажный список некоторых недавних работ на основе трансформатора.

  • Предварительно подготовленные (не фундаментные) модели

    • [Список, практика] модели изображений Pytorch
      • Коллекция моделей изображений, слоев, утилит, оптимизаторов, планировщиков, загрузчиков данных / дополнений и сценариев справочной подготовки / валидации, которые направлены на то, чтобы собрать вместе самые разнообразные модели SOTA, способные воспроизводить результаты обучения ImageNet.
    • [Список, модель] CV-представленная модель
      • Компьютерное зрение, предварительно проведенные (не бумаги).
    • [Список, модель] предварительно подготовленные models.pytorch [ ️ Неактивный]
      • Предварительные модели зрения для Pytorch.
    • [Библиотека] segeration_models [ ️ Неактивный]
      • Библиотека Python с нейронными сетями для сегментации изображений на основе керас и tensorflow.
в другие темы
  • [Список], представленные с потрясающими моделями для-информацией-ретриализацией
    • Потрясающие документы, связанные с предварительно обученными моделями для поиска информации (он же, предварительная подготовка для IR).

Сверточная нейронная сеть (CNN)

Примечание: это большая тема, и почти все существующие списки устарели. Пожалуйста, обратитесь к Computer Vision (CV) в задаче и приложении машинного обучения для более поздней информации.

  • [Clanmmark] Convnet-Benchmarks [ ️ Неактивный]
    • Легкое сравнение общественных реализаций Convnets с открытым исходным кодом.
  • [Эталон] CNN-Benchmarks [ ️ Неактивный]
    • Бесцены на популярных моделях сверточной нейронной сети на процессоре и различных графических процессорах, с Cudnn и без него.

Повторяющаяся нейронная сеть (RNN, LSTM, GRU и т. Д.)

Примечание: это большая тема, и почти все существующие списки устарели. Пожалуйста, обратитесь к временным сериалам/потоковому обучению в задаче и приложении машинного обучения для более поздней информации.

  • [Список] Потрясающие повторяющиеся нейронные сети [ ️ Неактивный]
    • Кураторный список ресурсов, посвященных повторяющимся нейронным сетям (тесно связан с глубоким обучением).

График нейронной сети (GNN, GCN, GAT и т. Д.)

См. Также: Задача и приложение машинного обучения -> Обучение графика

  • Общий

    • [Список] Gnnpapers
      • Необходимо прочитать документы в нейронной сети графика.
    • [Список] Графические нейронные сети
      • Важные материалы о нейронных сетях на графиках и реляционных сетях.
    • [Список] Потрясающий GCN
      • Этот хранилище предназначено для сбора ресурсов, связанных с GCN, GAT (Hittice).
    • [Список] График нейронной сети (GNN)
      • Должно читать документы и непрерывную трассу по прогрессу нейронной сети графиков (GNN)
    • [Список] GNN_REVIEW (Китайский)
      • GNN 综述阅读报告

  • Субъекты

    • [Список] Потрясающий-самооборудование-GNN
      • Документы о самоотверженном обучении в области нейронных сетей графиков (GNNS).
    • [Список] GNN4traffic
      • Это репозиторий для сбора нейронной сети графиков для прогнозирования трафика.
    • [Список] Systems Recureduers на основе GNN
      • Индекс алгоритмов рекомендаций, основанных на графических нейронных сетях.
    • [Список] Потрясающие GNNS на крупномасштабных графиках
      • Крупномасштабные наборы графиков/сети.

  • Упражняться

    • [Учебник] GNN-Algorithms (китайский) [ ️ Неактивный]
      • 图神经网络相关算法详述及实现教程

Генеративная модель и генеративная состязательная сеть (GAN)

См. Также: Парадигма машинного обучения -> Обучение состязанию

  • Общий

    • [Список] Действительно Удивительный-Джан
      • Список документов и других ресурсов в сетях генеративных состязательных (нервных) сетей.
    • [Список] Потрясающие газеты с генеративным моделированием
      • Документы по генеративному моделированию.
    • [Список] Зоопарк Гана [ ️ Неактивный]
      • Список всех названных Ганса.
    • [Список] AdversarialNetspapers [ ️ Неактивный]
      • Потрясающие статьи о генеративных состязательных сетях. Большинство документов связано с переводом изображения.
    • Потрясающие приложения Gan [ ️ Неактивный]
      • Куративный список удивительных приложений Gan и демонстраций.

  • Субъекты и приложения

    • [Список] Awesome-Gan-For-Medical Imenting
      • Куративный список удивительных ресурсов GAN в медицинской визуализации.
    • [Список] Потрясающая инверсия GAN
      • Это репо является набором ресурсов по инверсии Гана.

  • Упражняться

    • [Список] Потрясающие гончики с Tensorflow
      • Внедрение TensorFlow GANS (Генеративные состязательные сети).
    • [Учебник] Ganhacks [ ️ Неактивный]
      • Как тренировать Gan? Советы и хитрости, чтобы заставить Ганса работать.
    • [Учебник] Ган [ ️ Неактивный]
      • Ресурсы и реализации генеративных состязательных сетей.
    • [Учебник] GAN_Theory [ ️ Неактивный]
      • Как стабилизировать процесс обучения и генерировать высококачественные изображения.

Вариационный автоэкодер

См. Также: Парадигма машинного обучения - >

  • [Список] Потрясающие Vaes
    • Потрясающая работа над Vae, Desclentanglement, Learning Learning и Generative Models.
  • [Сбор кодов] Pytorch-Vae
    • Коллекция вариационных автоэнкододеров (VAE), реализованного в Pytorch, с акцентом на воспроизводимость.

Модель на основе деревьев и ансамбля

См. Также: Парадигма машинного обучения -> Ансамблевое обучение

  • Общий

    • [Список] Потрясающие исследования по исследованию дерева решений
      • Куратор списки классификационных и исследований дерева регрессии с реализациями.
    • [Список] Потрясающие исследовательские работы по повышению градиента
      • Куратор списка градиентных и адаптивных усилий по повышению с помощью реализаций.
    • [Список] Потрясающий случайный лес [ ️ Неактивный]
      • Куратор ресурсов, основанных на деревьях, и многое другое, включая, помимо прочего, случайные леса, мешки и повышение.
    • [Список] Потрясающее обучение ансамбля [ ️ Неактивный]
      • Книги, документы, курсы, учебники, библиотеки, наборы данных.

  • Упражняться

    • [Библиотека] XGBOOST
      • Масштабируемая, портативная и распределенная библиотека повышения градиента (GBDT, GBRT или GBM).
    • [Библиотека] Lightgbm
      • Быстрая, распределенная, высокопроизводительная градиент -повышение (GBT, GBDT, GBRT, GBM или MART).
    • [Библиотека] Catboost
      • Быстрое, масштабируемое, высокое повышение градиента производительности в библиотеке деревьев решений.
    • [Библиотека] Mlens
      • Библиотека Python для высокопроизводительного обучения ансамбле.
    • [Библиотека] Комбо
      • Python Toolbox для комбинации модели машинного обучения,
    • [Библиотека] несбалансированное-энемикбл (английский и китайский)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Классовая имбалансированная/длиннохвосторонняя ансамбль

Интерпретируемость и справедливость и этику машинного обучения

Интерпретируемость в ИИ

  • Общий

    • [Список] Потрясающая интерпретация машинного обучения
      • Куративный список удивительных ресурсов интерпретации машинного обучения.
    • [Список] Потрясающий объясняемый ИИ
      • Этот репозиторий содержит границу исследования по объяснению ИИ (XAI), который в последнее время является горячей темой.
    • [Список] Интерпретируемость машинного обучения
      • H2O.AI МАШИЧЕСКОЕ Обучение ресурсы интерпретации.
    • [Список] awfve_deep_learning_interpreplebability (китайский) [ ️ Неактивный]
      • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

  • Субъекты

    • [Список] УДИВИТЕЛЬНЫЕ ОБЩЕСТВЕННЫЕ График
      • Коллекция исследовательских работ и программного обеспечения, связанного с объясниемостью в графическом машинном обучении.
    • [Список] состязательный объясняемый ИИ
      • Адверские атаки на модель объяснений и подходы оценки.

  • Упражняться

    • [Учебное пособие] Интерпретируемый-мл-книга
      • Книга о интерпретируемом машинном обучении.
    • [Учебное пособие] интерпретируется_machine_learning_with_python
      • Примеры методов обучения интерпретируемых моделей ML, объяснения моделей ML и отладки моделей ML для точности, дискриминации и безопасности.

Справедливость в ИИ

  • Общий

    • [Список] FAIRAI
      • Это коллекция статей и других ресурсов, связанных с справедливостью.
    • [Список] Потрясающая справедливость в ИИ [ ️ Неактивный]
      • Куратор, но, вероятно, предвзятый и неполный список потрясающей справедливости в ресурсах искусственного интеллекта.

  • Субъекты

    • [Список] Потрясающие документы о справедливости НЛП
      • Документы о справедливости в НЛП.

  • Упражняться

    • [Учебник] Справедливость_tutorial
      • Работа с предвзятостью и справедливостью в системах Data Science Systems: практическое практическое руководство.
    • [Библиотека] ML-Fairness-Gym [ ️ Неактивный]
      • Набор компонентов для создания простых симуляций, которые изучают потенциальное долгосрочное воздействие развертывания систем решений на основе машинного обучения в социальных средах.

Этика в ИИ

  • Общий

    • [Список] CriticalMl [ ️ Неактивный]
      • На пути к этическому, прозрачному и справедливому AI/мл: критический список чтения для инженеров, дизайнеров и политиков.
    • [Список] Ссылки на этику машинного обучения [ ️ Неактивный]
      • Список литературы о машинном обучении и дискриминации науки о данных, предвзятости, этике.

  • Субъекты

    • [Список] Потрясающая примирация **
      • На пути к этическому, прозрачному и справедливому AI/мл: критический список чтения для инженеров, дизайнеров и политиков.

Междисциплинарное: машинное обучение + x

Система (MLSYS/SYSML)

  • [Список] Потрясающая система машинного обучения
    • Кураторский список исследований в системе машинного обучения.
  • [Учебное пособие] Образец проектирования системы машинного обучения
    • Образцы проектирования системы для обучения, обслуживания и эксплуатации систем машинного обучения в производстве.
  • [Примечание] CS-Notes (китайский)
    • Mlsys 和 C ++ 自学笔记 ， 以及算法、操作系统 ， 后续学习分布式系统 终身更新。 终身更新。
  • [Примечание] Hack-Sysml (китайский)
    • Заметки об обучении и практике SYSML.
  • [Список] SYSML-reading-list [ ️ Неактивный]
    • Кураторский список чтения исследований в области компьютерных наук для работы на пересечении машинного обучения и систем.
  • [Учебное пособие] Dive-Into-ML-System (китайская) [ ️ Неактивный]
    • Погрузитесь в систему машинного обучения, начните с переосмысления колеса.
  • [Список] быстрое и масштабируемое машинное обучение: алгоритмы и системы [ ️ Неактивный]
    • Это набор статей о недавнем прогрессе в области машинного обучения и систем, включая распределенное машинное обучение, глубокое обучение и т. Д.

База данных (AIDB/ML4DB)

  • [Список] ML4DB-Paper-List (английский и китайский)
    • [Список бумаги] AIDB / ML4DB / Автономная база данных / 智能数据库 / База данных самостоятельного управления

Разработка программного обеспечения (MLONCODE)

  • [Список] машинное обучение на исходном коде (веб -сайт)
    • Исследование машинного обучения для исходного кода.
  • [Список] удивительный-учебный код в исходном источнике [ ️ Неактивный]
    • Классные ссылки и исследовательские работы, связанные с машинным обучением, применяются к исходному коду (MlonCode).

Кибербезопасность

  • [Список] Потрясающее машинное обучение для кибербезопасности
    • Куративный список удивительно удивительных инструментов и ресурсов, связанных с использованием машинного обучения для кибербезопасности.
  • [Список] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Куративный список удивительно удивительных наборов данных кибербезопасности.
  • [Список] машинное обучение для кибербезопасности [ ️ Неактивный]
    • Куративный список удивительно удивительных инструментов и ресурсов, связанных с использованием машинного обучения для кибербезопасности.
  • [Список] ИИ для безопасности [ ️ Неактивный]
    • Список бумаги о машинном обучении для IDSES.

Квантовые вычисления

  • [Список] Потрясающее машинное обучение для кибербезопасности
    • Список удивительных работ и классных ресурсов в области квантового машинного обучения (алгоритмы машинного обучения, работающие на квантовых устройствах). Он не включает использование классических алгоритмов ML для квантовых целей.

Медицинский и здравоохранение

  • [Список] Healthcare_ml
    • Соответствующие ресурсы по применению машинного обучения к здравоохранению.
  • [Список, практика] Потрясающий китайский медицинский NLP (китайский)
    • 中文医学 NLP 公开资源整理
  • [Список] Потрясающая медицинская визуализация [ ️ Неактивный]
    • Это потрясающий список программного обеспечения, которое я использую для исследования в области медицинской визуализации.

Биоинформатика

  • [Список] Потрясающая биоинформатика
    • Кураторский список потрясающих программ, ресурсов и библиотек биоинформатики.
  • [Список] Потрясающие тесты биоинформатики
    • Куративный список биоинформатических справочных работ и ресурсов.
  • [Учебное пособие] Биоинформатика
    • Путь к бесплатному образованию самоучки в биоинформатике (в основном учебные программы).
  • [Сбор кодов] BioCode
    • Это коллекция сценариев биоинформатики, многие из которых нашли полезные и кодовые модули, которые делают написание новыми намного быстрее.

Биология и химия

  • [Список] Deeplearning-Biology
    • Это список реализаций методов глубокого обучения для биологии.
  • [Список] Потрясающая химия Python
    • Куративный список удивительных рамках, библиотек, программного обеспечения и ресурсов Python, связанных с химией.
  • [Список] Глубокое обучение для графиков по химии и биологии
    • Список бумаги глубокого обучения на графиках по химии и биологии.
  • [Список] Потрясающий Deepbio [ ️ Неактивный]
    • Курированный список удивительных приложений глубокого обучения в области вычислительной биологии

Финансы и трейдинг

  • [Библиотека] Qlib
    • QLIB-это Ai-ориентированная количественная инвестиционная платформа, которая направлена ​​на реализацию потенциала, расширения возможностей исследования и создать ценность технологий ИИ в количественных инвестициях.
  • [Список, практика] финансовое обучение
    • Куратор практического финансового машинного обучения (FINML) и приложений.
  • [Список] Потрясающий ИИ в финансах
    • Исследования, инструменты и код, которые люди используют для победы над рынком.
  • [Список] Потрясающий финансовый НЛП
    • Исследования для обработки естественного языка для финансовой области.

Бизнес

  • [Список, практика] Бизнес-учебное обучение
    • Примеры и библиотеки прикладного бизнес -обучения (BML) и бизнес -науки о бизнесе (BDS).

Закон

  • [Список] Должно читать документы по юридической разведке
    • Документы и наборы данных юридического искусственного интеллекта.
  • [Список, практика] Аналитика юридического текста
    • Ресурсы, методы и инструменты, посвященные юридической аналитике текста.

Наборы данных машинного обучения

  • [Наборы данных] Потрясающие публичные наборы данных
    • Этот список тематических публичных источников данных в высоком качестве.
  • [Наборы данных] Наборы данных NLP
    • Алфавитный список бесплатных/общедоступных наборов данных с текстовыми данными для использования в NLP.
  • [Наборы данных] Потрясающие инструменты наборов данных
    • Куративный список удивительных инструментов наборов данных.
  • [Наборы данных] Потрясающая база данных временных рядов
    • Куратор баз данных временных рядов.
  • [Наборы данных] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Куративный список удивительно удивительных наборов данных кибербезопасности.
  • [Наборы данных] Потрясающие наборы данных о робототехнике
    • Коллекции наборов данных о робототехнике.

Производственное машинное обучение

Библиотеки с открытым исходным кодом

  • [Список, библиотека] Потрясающее машинное обучение
    • Куративный список удивительных фреймворков машинного обучения, библиотек и программного обеспечения (по языку).
  • [Список, библиотека] Потрясающее производственное машинное обучение
    • Этот репозиторий содержит кураторский список потрясающих библиотек с открытым исходным кодом, который поможет вам развернуть, контролировать, версию, масштабировать и обеспечить ваше производственное машинное обучение

ОБРАЗОВАНИЯ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

  • [Список, практика] Потрясающие большие данные
    • Куративный список удивительных платформ больших данных, ресурсов и другой удивительности.

Благодарность

  • ? Спасибо, что нашли время, чтобы прочитать это далеко, пожалуйста, оставьте звезду, если вам нравится этот проект! ?
  • Если вы найдете какой -либо неправильный/неуместный/устаревший контент, пожалуйста, рассмотрите возможность открытия проблемы/PR.
  • ? Мы очень ценим ваш вклад в этот список! ?

Авторы

Спасибо этим замечательным людям (ключ эмодзи):


Zhining Liu
? ?
Yueliu1999
?
Ким Хаммар
?
Адам Нароссняк
?

Этот проект следует за спецификацией всех контролей. Взносы любого вида приветствуются!

Расширять
Дополнительная информация
Связанные приложения
Рекомендуем вам
Связанные новости Все