practical ml
1.0.0
“进步是专注于做任何事情的过程的自然结果。” ——托马斯·斯特纳，《实践心灵》
Pratical ML 是 Jupyter 笔记本的集合，人们可以通过示例进行学习并积极练习训练最先进的机器学习模型和算法。
首先，在下面找到您感兴趣的任务，然后单击该行上的按钮，或者如果您想阅读，则单击文章按钮。
| 任务 | 数据集 | 模型 | 笔记本 | |
|---|---|---|---|---|
| 动漫人物 GAN | 私人的 | StyleGAN2 | ||
| 动漫超分辨率 | 私人的 | 外服2x+CARN | ||
| 艺术一代 | 维基艺术 | v扩散+CLIP | ||
| 从图像中检测人物 | 可可 | YOLOv5 | ||
| 文档图像分类 | RVL-CDIP | 迪特 | ||
| 人脸超分辨率 | 私人的 | 真实ESRGAN | ||
| 面对动漫 | 数据集-1 | 动漫GANv2 | ||
| 光学字符识别 | 社会投资回报率 | 光学字符识别 | ||
| 删除图像背景 | VOC2012 | 深实验室V3 |
| 任务 | 数据集 | 索塔 | 索塔加速器 | 我们的帐户 | 笔记本 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 仇恨言论检测 | 动态基准 | 排行榜 | - | 86.6 | ||
| 命名实体识别 | BC5CDR | 努拉拉扎德等人。 (2019) | 89.9 | 89.3 | ||
| 命名实体识别 | CoNLL++ | 王等人。 (2019) | 94.3 | 93.5 | ||
| 命名实体识别（CN） | 微软亚洲研究协会 | 张等人。 (2018) | 93.2 | 93.9 | ||
| 命名实体识别（CN） | 微博_1K | 彭等人。 (2016) | 47 | 67.5 | ||
| 讽刺检测 | 蔡等人。 (2019) | 潘等人。 (2020) | 82.9 | 92.2 | ||
| 情感分析 | 互联网数据库 | 杨等人。 (2019) | 96.2 | 92.2 | ||
| 情感分析（中文） | WAIMAI_10K | 伯特 | 89 | 91.5 |
| 任务 | 数据集 | 模型 | 笔记本 | |
|---|---|---|---|---|
| 普通话文本转语音 | 数据贝克 | Tacotron2-DDC-GST | ||
| 新加坡式英语文本转语音 | 信息通信媒体发展局 | FastSpeech2+MelGAN | ||
| 文字转语音 | 林俊杰致辞 | Tacotron2+WaveGlow | ||
| 文字转语音 | 私人的 | 西乐TTS | ||
| 视频字幕 | 图书馆演讲 | Wav2Vec2 | ||
| 视频字幕 | 私人的 | 耳语 |
感谢这些优秀的人（表情符号键）：
该项目遵循所有贡献者规范。欢迎任何形式的贡献！
麻省理工学院
如果您想引用practical-ml ，请使用以下 Bibtex 条目：
@misc{siow2020practicalml,
title={Practical Machine Learning: A Collection of Machine Learning Experiments in Notebooks},
author={Eugene Siow},
year={2020},
url={https://github.com/eugenesiow/practical-ml},
note={Available at: https://github.com/eugenesiow/practical-ml}
}
