mids_machine_learning
1.0.0
Машинное обучение @mids - UC Berkeley I School?
Генеративный ИИ ( DATASCI 290 )
Прикладное машинное обучение ( DATASCI 207 )
Основные ноутбуки
Курсовая работа
Записные книжки
Единый репозиторий фрагментов курсовой работы из UC Berkeley Mids программы 2022-2024. Это коллекция моих адаптированных предложений по назначению, ноутбуков класса и других соответствующих материалов. Он служит для демонстрации масштаба работы, а также для личной ссылки.
В стадии строительства - сложение ноутбука в процессе
Я прошел следующий основной курсы ML во время моего пребывания в Mids:
Информация о курсе: Barebones ML, широта моделей
Курс проект: LeafyDex - классификация листьев
Информация о курсе: инженерия данных и обучение модели с Apache Spark
Курс проект: Прогноз задержки полета США
Информация о курсе: модели нейронной сети с трансформаторами
Курс проект: Snowplough - Классификация темт и анализ предвзятости новостей и анализ смещений
Информация о курсе: LLMS, Стабильное дифиссия, тряпки, быстрое инженер
DATASCI 290 )| Блокнот | Описание |
|---|---|
| Стабильная диффузия и проверка изображений | Мультимодальная генерация изображений и подпись с diffusers , CLIP , BLIP и Llava |
| Оперативная инженерия | Примеры быстрого инженерного инженера с Mistral7B |
| Поиск дополненного обеспечения концепции поколения | Google Colab Notebbook и отчет с использованием Mistal7B , Cohere и Qdrant для разработки простой тряпичной системы и итерации на производительности |
DATASCI 207 )| Блокнот | Описание |
|---|---|
| Введение в контролируемое обучение | Дорога к линейной регрессии с Generalization и расчетом MSE (средняя квадратная ошибка) |
| Блокнот | Описание |
|---|---|
| Pytorch введение | Основное введение в тензоры, классы и операции в Pytorch |
