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Windows机器学习：Windows ML的示例和工具
... 样品
WinmlRunner
WinML仪表板
Windows ML
欢迎使用Windows ML回购！ Windows ML允许您在Windows应用程序 ... 中使用经过训练的机器学习模型。 Windows ML推理引擎在Windows设备上本地评估经过 ... ，这些示例应用程序演示了如何使用Windows ML来构建机器学习应用程序，以及有助于在 ... 验证模型并解决问题的工具。
有关Windows ML的其他信息，包括分步教程和操作 ... ，用于查看，编辑，转换和验证Windows ML推理引擎的机器学习模型。
：一个 ...
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多峰语音情感识别：用于语音情感识别和歧义解决的轻量级和可解释的ML模型（在IEMOCAP数据集上进行训练）
... 两种类型的模型，我们都使用来自给定音频信号的手工制作的功能。 我们的实验表明，轻量级模型可以与深度学习基准媲美，甚至在某些情况下甚至可以胜过深度学习基准，从而在IEMOCAP数据集上实现了最先进的性能。
获得的手工特征向量用于训练两种类型的模型：
基于ML：逻辑回归，SVM，随机森林，极限梯度增强和多项朴素贝叶斯。
基于DL：多层感知器，LSTM分类器
该项目是滑铁卢大学CS 698-计算音频课程的一个课程项目。 有关详细说明，请查看。
数据集
数据集用于这项工作中的所有实验。 请参阅该，以获取对应 ...
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数据集：with具有快速，易于使用和高效的数据处理工具的ML模型最大的即用型NLP数据集中心
... 的简单命令，即可将这些数据集中的任何一个准备好在数据加载器中用于训练/评估ML模型（Numpy / Pandas / PyTorch / TensorFlow / JAX），
高效的数据预处理：对上述公共数据集以及您 ... 使用简单的命令，例如tokenized_dataset = dataset.map(tokenize_exemple) ，可以有效地准备数据集以进行检查以及ML模型评估和训练。
:hugging_face:Datasets还提供对+15个评估指标的访问，旨在让社区轻松添加 ...
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