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  • ___你不应该忽略的五个机器学习项目

    来源:www.nwovbc.com 发布时间:2019-09-19

    摘要:本文介绍了五个新的机器学习项目,您可能没有听说过,但这些项目对项目开发非常有帮助。有兴趣的读者可以练习它们。

    随着人工智能的兴起和深入学习,网络上的学习资源和开源项目越来越多。本文中的五个选定项目包含潜在的新机器学习思想,并且都是用Python实现的。这是一个简短的介绍

    对你感兴趣的下五个项目可以开始重复自己,也许是对自己项目的一些新想法。

    1.实时损失情节

    在训练模型时,不仅要注意最终结果,还要耐心观察整个训练过程,检查每个时期的训练结果,找出模型的训练曲线是否正常,是否有任何训练曲线拟合等现象。

    Piotr Migda?等。开发了一个Python源代码包,为Keras,PyTorch和其他框架提供实时训练损失曲线。

    使用Keras深度学习框架时,可以通过以下回调函数简单地调用实时损失曲线:

    2. Parfit

    该项目由Jason Carpenter开发,他是旧金山大学数据科学硕士,目前是Manifold机器学习实习生。

    该项目是用于并行Sklearner机器学习模型拟合和灵活评分的数据包,具有可视化功能。导入数据包后,您可以自由使用bestFit()或其他功能。

    代码示例:

    3. Yellowbrick

    Yellowbrick是一种可视化分析和诊断工具,可以帮助选择机器学习模型。具体来说,Yellowbrick是一个名为Visualizers的可视化诊断工具,它扩展了scikit-learn API,以指导人工模型选择的过程。简而言之,Yellowbrick将scikit-learning与matplotlib结合起来,具有模型生成的可视化效果。

    4. Textgenrnn

    Textgenrnn为文本生成任务带来了额外的抽象层。目的是使用几行代码轻松地在任何文本数据集上训练任何大小和复杂度的文本生成神经网络。

    该项目建立在Keras深入学习框架之上,具有以下选择功能:

    1.现代神经网络架构,使用新技术作为注意加权和跳跃嵌入,以加速训练和*提高模型质量;

    2.能够在角色级别或单词级别训练和生成文本;

    3.可以配置RNN的大小,RNN层的数量以及是否使用双向RNN;

    4.能够训练任何一般输入文本文件,包括更大的文件;

    5.可以在GPU上训练模型,然后由CPU生成文本。

    6.在GPU上训练时,可以使用强大的CuDNN实现RNN。与典型的LSTM实施相比,它大大加快了培训时间。

    Textgenrnn非常容易启动和运行,代码如下:

    更多信息和示例可以在Github上找到。

    5.Magnitude

    Magnitude是一个快速,简单的矢量嵌入实用程序库。它也是一个功能丰富的Python包和矢量存储文件格式。使用可塑性以快速有效的方式开发机器学习模型。它主要是Gensim的一种更简单,更快速的替代方案,但它也可以用作NLP之外的域的通用密钥向量存储。

    该项目提供了各种流行的嵌入式模型的链接,这些模型已经准备好以.magnitude格式使用,以及将任何其他文本嵌入文件转换为相同格式的说明。

    使用以下代码导入它:

    此外,还有更多关于Github的信息,包括有关入门和运行预训练的简化库的所有熟悉信息。

    以上是五仪器学习或机器学习相关的项目介绍,您可能没有听说过,但您可能要考虑一下,有些项目此时可能对您的项目有所帮助。

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