在本系列文章中，我们将引导您完成将CI/CD应用于AI任务的过程。您最终会得到满足Google MLOps 成熟度模型2级要求的功能管道。我们将尽量保持简单，以免用复杂的术语和步骤分散您对主要目标的注意力。

使用 F# 探索 Spark 和 ML.NET 此存储库包含代码 设想 训练和部署机器学习模型，使用诸如严重违规次数、违规类型等特征来预测检查后给予餐厅的分数。 先决条件 项目资产 data - 原始数据集的位置。 Web API - F# Saturn Web API 来托管InspectionModel.zip回归模型。 Domain.fs - 包含模型输入和输出的模式。 Program.fs - Web API 入口点 检查模型.zip - 预测餐厅检查分数的回归模型 data-exploration.dib - 用于探索和可视化数据的 .NET 交互式笔记本。 data.fsx - 用于准备训练数据的 F# 交互式脚本。 machine-learning.fsx - 用于训练回归模型的 F# 交互式脚本。 submit.cmd - 在调试模式下为 Apache S

Movielens数据集，内含10万条用户-电影评分。学习推荐系统，机器学习算法必备。

Spark ML 特征工程之 One-Hot Encoding-附件资源

MATLAB的疲劳检测代码脑电图检测驾驶员疲劳 该项目是2019年悉尼科技大学的一项大学研究项目的一部分。目标是开发一种算法，用于检测实时EEG数据流中的驾驶员疲劳程度。 包含从项目中获得的所有结果的详细项目也包含在存储库中。 在此仅发布MATLAB中的特征提取。 鼓励所有用户扩展此处显示的特征提取或根据这些特征提出一种改进的驾驶员疲劳检测方法。 该自述文件将指导用户完成整个MATLAB的设置，以便该程序可以在您的本地计算机上运行。 入门 由于应用了监督学习方法来解决检测任务，因此需要标记的数据集。 此类数据集已在此处记录和发布：。 需要下载所有名为“ 1.zip”到“ 11.zip”的文件夹，并将它们解压缩到本地计算机上的文件夹中。 预处理所有脑电图通道 打开并将路径变量设置为带有EEG数据的字典。 该脚本从下载中打开原始EEG时间信号，将其拆分为自定义检测时期（fe 1秒），并分配标签（0正常，1疲劳）。 具有0.5 Hz至50 Hz的通带的带通滤波器应用于时间信号。 因此，从信号中去除了高频噪声和DC偏移，而不会丢失用于疲劳检测的相关EEG信号。 用户可以选择此处要提取的给定的E

SCADA系统中用于入侵检测的机器学习技术 在这项工作中，我们旨在开发一种NIDS（网络入侵检测系统），以在特定的工业用例场景中检测针对SCADA系统的攻击。为了实现此目标，各种机器学习方法（例如支持向量机（SVM）） ）和随机森林（RF），以及称为长短期记忆（LSTM）的深度学习算法，用于构建此入侵检测系统。 实施这些预处理文件是为了与天然气管道控制系统数据集（IanArffDataset.arff）一起使用。 该数据集托管在工业控制系统（ICS）网络攻击数据集网站上： 如果您想引用我们的工作，请使用以下BibTex条目： @inproceedings{lopez:2018:inproceedings:scada-ml, author = {Lopez Perez, Rocio and Adamsky, Florian and Soua, Ridha and Engel

做ml-agent机器学习代理需要用到，亲测能用！！！！！，github也有，不过下载速度感人

《基于认知计算的就业咨询智慧服务系统》软件使用说明书 （1），Scrapy从各大招生信息网，获取就业实习信息，并进行数据预处理；（2），存储处理后的数据至数据存储单元；（3），通过走访，问卷调查，联合社团以及高校合作的方式获取前几届毕业生简历信息（包含掌握技能，社团经历等）和就职职位信息，经过数据预先后，存入数据存储单元；（4），数据计算平台取回数据，利用认知计算的相关算法，使用就业实习职位需求信息生成“就业职位智慧分类模型”，使用简历与就职职位数据生成“就业智慧决策树模型”；（5），数据计算平台运用模型生成结果：使用“就业职位智慧分类模型”，对职位信息分类：技术类和非技术类，其中技术类别分为：开发，测试和技术支持，并通过无监督式学习发现就业方向变化趋势；使用“就业智慧方法”树模型”量化简历信息与职位信息的内部在联系，并能够通过建立信息，决定最终就职的职位。所分职位为：技术类和非技术类，

机器学习(ML)中的可解释性对于高风险决策和故障排除是至关重要的。在这项工作中，我们提供了可解释性ML的基本原则，并消除了淡化这一关键话题的重要性的常见误解。

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