Getting-Things-Done-with-PyTorch：用PyTorch解决现实世界问题

Getting-Things-Done-with-PyTorch：用PyTorch解决现实世界问题

Getting-Things-Done-with-Pytorch Jupyter Notebook tutorials on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch. Topics: Face detection with Detectron 2, Time Series anomaly detection with LSTM Autoencoders, Object Detection with YOLO v5, Build your first Neural Network, Time Series forecasting for Coronavirus daily cases, Sentiment Analysis with BERT. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Getting-Things-Done-with-Pytorch

1. 项目基础介绍及主要编程语言

本项目是一个开源项目，旨在通过一系列的Jupyter Notebook教程，教授如何使用PyTorch这一深度学习框架来解决现实世界中的问题。项目主要涉及自然语言处理（NLP）、计算机视觉和时序数据分析等领域。项目的主要编程语言是Python，以及使用Jupyter Notebook进行代码展示和文档编写。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能包括：

• 构建基础神经网络：从零开始构建并训练第一个神经网络。
• 图像分类：利用Torchvision进行图像分类任务，如交通标志识别。
• 目标检测：使用Detectron 2在自定义数据集上进行面部检测。
• 时序预测：利用LSTM对新冠病毒日新增病例进行预测。
• 异常检测：使用LSTM自编码器进行时序数据的异常检测。
• 情感分析：通过BERT和Transformers对Google Play应用评论进行情感分析。
• API部署：将BERT模型部署为REST API，用于情感分析。
• 自定义数据集上的目标检测：使用YOLO v5在自定义数据集上进行对象检测。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 情感分析：通过BERT和Transformers对Google Play应用评论进行情感分析。
• API部署：介绍了如何将BERT模型部署为REST API，使用FastAPI进行情感分析。
• 多标签文本分类：利用BERT进行多标签文本分类任务。

这些更新内容进一步扩展了项目的实用性，使得学习者能够将深度学习模型应用到更广泛的实际场景中。

Getting-Things-Done-with-Pytorch Jupyter Notebook tutorials on solving real-world problems with Machine Learning & Deep Learning using PyTorch. Topics: Face detection with Detectron 2, Time Series anomaly detection with LSTM Autoencoders, Object Detection with YOLO v5, Build your first Neural Network, Time Series forecasting for Coronavirus daily cases, Sentiment Analysis with BERT. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ge/Getting-Things-Done-with-Pytorch