3 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesPredictive Model Implementations
Coded examples of machine learning algorithms used for classification and regression tasks.
Distinct from Algorithm Implementations: Focuses on the educational implementation of predictive ML algorithms rather than low-level numerical computing library internals.
Explore 3 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Predictive Model Implementations. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Predictive Model Implementations GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- mrdbourke/zero-to-mastery-ml
mrdbourke/zero-to-mastery-ml
5,839عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن منهج تعليمي للتعلم الآلي ومنصة تعليمية يتم تقديمها من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية. يعمل كدليل شامل لإتقان مجموعة أدوات علوم البيانات في Python، ويوفر دروساً منظمة للحوسبة العددية، ومعالجة البيانات الجدولية، والتصور الإحصائي. يتضمن المنهج أدلة تنفيذ محددة لـ Scikit-Learn ودورة عملية حول TensorFlow لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية ونماذج رؤية الحاسب. ويغطي العملية الشاملة لبناء النماذج التنبؤية، من صياغة المشكلة الأولية وتصنيف المهام إلى نشر النماذج عبر واجهات الويب التفاعلية. يغطي المشروع سطح إمكانات واسع بما في ذلك الحوسبة العددية مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وتحليل البيانات الاستكشافي، وروتينات معالجة البيانات مسبقاً. ويوفر سير عمل مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف والتحقق المتبادل. يتم تنظيم المحتوى التعليمي كسلسلة من الدفاتر التي تتداخل فيها أكواد Python مع التفسيرات السردية لتوثيق سير عمل علوم البيانات.
Implements classification and regression algorithms to demonstrate how predictive models process specific datasets.
Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningmachine-learning - pkmital/tensorflow_tutorials
pkmital/tensorflow_tutorials
5,668عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن مجموعة من دفاتر Jupyter التعليمية التي تقدم دروساً حول بناء الشبكات العصبية وعمليات المصفوفات (tensors) باستخدام إطار عمل TensorFlow. يعمل كمستودع تعليمي للتعلم الآلي ودليل تنفيذ لطلاب التعلم العميق. تركز المجموعة على بنيات متقدمة محددة، بما في ذلك الشبكات التلافيفية (CNN) لتصنيف الصور، والشبكات المتبقية (residual networks) مع وصلات التخطي لضمان استقرار التدريب، والمشفرات التلقائية المتغيرة (variational autoencoders) للنمذجة التوليدية وتوليف البيانات. كما تتضمن أدلة لبناء المشفرات التلقائية لإزالة الضوضاء والعميقة لاستخراج الميزات وتقليل الأبعاد. يغطي المستودع نطاقاً أوسع من النمذجة التنبؤية، مع تنفيذ الانحدار الخطي ومتعدد الحدود واللوجستي للتنبؤ بالقيم المستمرة والنتائج الثنائية. المحتوى منظم في دفاتر تفاعلية تسمح للمستخدمين بتنفيذ العمليات الرياضية وتعديل تجارب التعلم الآلي.
Provides coded examples of predictive algorithms, including linear, polynomial, and logistic regression.
Jupyter Notebook - udacity/machine-learning
udacity/machine-learning
4,027عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن منهج للتعلم الآلي ومورد تعليمي لعلوم البيانات. يوفر مجموعة منظمة من المواد التعليمية والمشاريع العملية المصممة لتعلم مفاهيم التعلم الآلي وتنفيذ النماذج التنبؤية. يعمل المورد كدليل تدريب للتعلم الخاضع للإشراف، مع التركيز على تطوير نماذج لتصنيف الصور والتعرف على الأرقام. يستخدم نهج تدريب قائماً على المشاريع يزاوج بين الدروس النظرية وتدريب النماذج القائم على مجموعات البيانات والتقييم. يغطي المنهج الأسس الرياضية للتعلم الآلي، ومعالجة البيانات، وتنفيذ خوارزميات التعلم الخاضع للإشراف. وينظم المحتوى في وحدات معيارية ومسارات متسلسلة تنتقل من الدراسة النظرية إلى التطبيق العملي للنماذج باستخدام مجموعات بيانات العالم الحقيقي.
Provides coded examples and exercises for implementing predictive models for classification and recognition tasks.
Jupyter Notebook
