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Getting-Things-Done-with-Pytorch
curiousily/Getting-Things-Done-with-Pytorch
使用PyTorch解决机器学习与深度学习实际问题的Jupyter Notebook教程。主题包括:使用Detectron 2进行人脸检测、使用LSTM自编码器进行时间序列异常检测、使用YOLO v5进行目标检测、构建第一个神经网络、新冠病毒每日病例时间序列预测、使用BERT进行情感分析。
★2.5kstars
Jupyter Notebook
Apache-2.0
更新: 1周前
📋 项目速览
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这是什么?开源学习与资源项目,用Jupyter Notebook构建、核心能力在anomaly-detection/bert
作者是谁?由 curiousily 团队维护,GitHub 2.5K⭐,在 学习与资源 分类 3640 个项目中排名第 778
为什么诞生?anomaly-detection在学习与资源中的需求持续增长,curiousily发现现有方案不够直观,于是创造了Getting-Things-Done-with-Pytorch来降低bert使用门槛。
能干什么?核心场景:computer-vision、coronavirus、deep-learning
怎么用 AI 安装?推荐使用 AI 编码助手根据 GitHub README 自动完成安装配置和环境搭建。
🔗 github.com/curiousily/Getting-Things-Done-with-Pytorch | 官网 https://mlexpert.io
🔗 github.com/curiousily/Getting-Things-Done-with-Pytorch | 官网 https://mlexpert.io
标签
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