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ML-examples

详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台

提供详细的机器学习教程和示例源代码,涵盖Android、Raspberry Pi和Arm Corstone等多种平台。展示TensorFlow Lite模型部署、卷积神经网络训练、多手势识别和火焰检测等项目,助力开发者快速实现高效AI解决方案。源代码均可在GitHub上获取,并配有详细教程,适合所有开发者。

machine_learning_examples - 机器学习示例和教程的精选集合
GithubGoogle ColabTensorflow 2.0data_sciencedeep_learning_coursesmachine_learning_examples开源项目
本页面汇集了多种机器学习的实例和教程,涵盖自然语言处理、时间序列分析、金融工程和深度学习等领域。用户可以通过链接访问详细的课程,每个课程的代码都存放在相应的文件夹中,便于查找和学习。特别指出TensorFlow 2.0及以后的代码主要在Google Colab上,建议通过克隆而非分叉仓库来保持代码的最新状态。
AndroidTensorFlowMachineLearningExample - Android应用集成TensorFlow的详细教程
AndroidGithubTensorFlow对象检测开源项目机器学习示例项目
此项目提供了在Android应用中集成TensorFlow的详细指南。开发者可以学习如何构建和使用TensorFlow项目及其库文件(.so和.jar文件),通过具体示例了解如何使用TensorFlow进行物体检测,包括处理从相机拍摄的图像。适合希望将机器学习技术应用在移动设备上的开发者。
TensorFlow-Examples - 探索TensorFlow的最佳实践与全面教程
GithubTensorFlow开源项目数据管理机器学习深度学习神经网络
TensorFlow-Examples提供针对TensorFlow 1和2的详尽教程,涵盖从基础操作到高级模型如深度神经网络,适合初学者通过详细的笔记本和代码解析深入学习,同时介绍最新的API使用实践,如layers、estimator和dataset。
azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript
Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目
Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例,包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例,帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献,并遵循微软开源行为准则。
examples - TensorFlow示例与教程,支持学习深度学习
GithubTensorFlowTensorFlow文档开源项目深度学习社区示例课程材料
TensorFlow示例库提供丰富的深度学习课程材料和示范代码,适合深入学习TensorFlow技术。库内容涵盖社区示例、官方课程材料及TensorFlow博客和YouTube频道的支持内容。通过阅读核心文档和示例代码,用户可以更好地理解和应用TensorFlow。欢迎社区贡献,查看贡献指南了解详细信息。
tutorial - 机器学习和深度神经网络算法综合教程
Github人工智能开源项目机器学习深度学习神经网络算法
该教程全面介绍机器学习和深度学习算法,涵盖从基础到高级的内容。包括环境搭建、入门指南、框架介绍和核心概念。详细讲解BP神经网络、SVM、决策树等多种算法,以及回归、聚类和贝叶斯等模型。提供丰富的理论知识和实践指导,适合系统学习AI和算法的开发者参考。
DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目
GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法
本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源,专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程,以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外,项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
AndroidTensorFlowMNISTExample - 使用TensorFlow在Android平台上的MNIST手写数字识别示例
AndroidGithubMNISTTensorFlow开源项目手写数字识别机器学习
该项目展示了如何使用TensorFlow在Android平台上为MNIST数据集创建手写数字识别模型。用户无需自行构建库,可以直接通过Maven获取所需资源。项目提供了详细的模型训练步骤、资源链接及贡献指南,适合对机器学习和Android开发有兴趣的用户。
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