这个仓库包含了多个机器学习领域的人工智能项目。其中许多项目在博客sciblog上有相关文章。
你可以在这个文件中找到我发布的大部分文章列表。
卷积神经网络简介:在这个项目中,我们解释什么是卷积,以及如何使用MXNet深度学习库和MNIST字符识别数据集来计算CNN。这里是博客文章。
迁移学习简介:在这个项目中,我们使用PyTorch来解释迁移学习的基本方法(微调和冻结),并分析在哪种情况下使用每种方法更好。这里是博客文章。
基于Azure的云规模卷积神经网络文本分类:在这些笔记本中,我们展示了如何使用Char-CNN和VDCNN模型进行字符级卷积来进行情感分析。这里是博客文章。
使用t-SNE进行降维简介:在这个项目中,我们使用sklearn和CUDA来展示t-SNE算法的示例。我们使用CNN从图像生成高维特征,然后展示如何将它们投影并可视化到二维空间。这里是博客文章。
使用DeepSpeed进行分布式训练简介:在这个项目中,我们展示了如何使用DeepSpeed在PyTorch中进行分布式训练。这里是博客文章。
欺诈检测简介:在这个笔记本中,我们使用GPU上的LightGBM(也可在CPU上使用)设计了一个实时欺诈检测模型。然后通过使用Flask和websockets将模型通过API进行操作化。这里是博客文章。
机器学习API简介:在这个笔记本中,我们展示了如何创建一个图像分类API。该系统使用CNTK深度学习库的预训练CNN工作。API使用Flask管理端点服务,CherryPy作为后端服务器。这里是博客文章。
使用深度自编码器的推荐系统简介:在这个笔记本中,我们概述了推荐系统,并使用PyTorch和Netflix数据集实现 了一个使用深度自编码器的推荐API。这里是博客文章。
使用fastText进行自然语言处理简介:在这个项目中,我们展示了如何使用fastText库实现文本分类、情感分析和词嵌入。我们还展示了一种使用t-SNE算法在降维空间中表示词嵌入的方法。这里是博客文章。
股票价格时间序列预测:在这个教程中,我们展示了如何使用不同变体的LSTM和Keras实现一个简单的股票预测模型。这里是博客文章。
使用Datashader可视化足球比赛:在这个笔记本中,我们解释了如何使用Python库Datashader可视化自欧冠联赛开始以来的所有比赛。我们使用精益创业方法创建这个项目。这里是博客文章。


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