GitHub - protectai/ai-exploits: A collection of real world AI/ML exploits for responsibly disclosed vulnerabilitiesYou signed in with another tab or window. Reload to refresh your session. You signed out in another tab or window. Reload to refresh your session. You switched accounts on another tab or window. Reload to refresh your session. Dismiss alert
【2023年版】機械学習の日本語無料学習教材まとめ - Qiita
言語&開発基礎編 PythonやSQLなどの言語と開発環境に関連することをまとめました。 機械学習に関する教材はこの次のセクションにまとめてあります。 学習環境 インストール及び使い方チュートリアルのサイトと、ある程度使い慣れた後に役立つtips集を各エディタでまとめました。 Google Colaboratory Python初学者にとって最もわかりやすいPython実行環境です。プログラミングは初めて！という方はまずこのGoogle Colaboratory(通称: Colab)から始めてみて、使い方がある程度わかったら、そのまま次のセクションのPython編に移りましょう。 Pythonプログラミング入門 難易度: ★☆☆ 東京大学の公開しているPython講座ですが、冒頭でColabの使い方を解説しています。使ったことのない方はこちらから！ Google Colabの知っておくべき
100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts
100+ Best Free Data Science Books For Beginners And Experts (Updated For 2024) In the previous post, we’ve covered 100+ Free Machine Learning and Artificial Intelligence Books. If you haven’t checked make sure you spend 2 minutes after checking this post. In this post, You’ll see 100+ free data science books for beginners, intermediate, and experts. The eBooks are updated in 2024 and available in
時系列データを前処理する際のPython逆引きメモ - EurekaMoments
機械学習のための「前処理」入門 作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複した行を削除する 特定のデータ列をインデックスにする 部分的時系列を抽出して統計量を計算する データフレームの各列をリストにして結合する 不均衡データから教師データを作成する データの読み込みと可視
フォントファイルに収録されてない字を機械学習で生成してみた | Qiita
用意して下さい。 ( 学習 data を ) 用意して下さい。 ( 字を ) 定義して下さい、 JavaScript 配列を、その字の。 幾つかの字が用意されました、筆者により。 確認して下さい。 ( strArrToImgs.js ) Google Search 小学生 1年生 習う漢字 ~ 小学生 6年生 習う漢字 中学生 1年生 習う漢字 ~ 中学生 3年生 習う漢字 Generate して下さい。 ( 字の image を。 ) Save して下さい。 ( strArrToImgs.js を。 ) Copy strArrToImgs.js ( この document の。 ) Run. vim strArrToImgs.js Put i key. Paste it. Put Escape key. Type :wq Put Return key. ( or Enter ) Run.
numpy for python によるニューラルネットワーク学習 - end0tknr's kipple - web写経開発
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016) 「ゼロから作るDeep Learning ① (Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装)」 p.112～121 の写経です。 また、以下のキカガクのページも分かりやすいかと思います。 https://free.kikagaku.ai/tutorial/basic_of_deep_learning/learn/neural_network_basic_backward 目次 python 実行結果 python # coding: utf-8 import gzip import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os imp
Machine Learning | Google for Developers
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Google's fast-paced, practical introduction to machine learning, featuring a series of animated videos, interactive visualizations, and hands-on practice exercises. Since 2018, millions of people worldwide have relied on Machine Learning Crash Course to learn how machine learning works, and how mac
Python以外でもDeep Learningしたい！ - Qiita
はじめに この記事は、NTTテクノクロス Advent Calendar 2019 の23日目です。 こんにちは、NTTテクノクロスの広瀬と申します。業務では高精細VR配信エンジン1や機械学習による画像認識AIエンジンの研究開発に取り組んでいます。 今回はちょっと技術や開発から離れて、Deep Learningを組み込んだアプリ開発現場で、速度を求めたりGUIが欲しかったりとアプリ開発はPython以外で開発したい時はどうするの？といった疑問を解決する入口部分に触れていきたいと思います。 入門書を読み終わってアプリを作ろう！という方の、次の勉強ステージ選択の手助けになれれば幸いです。 我々はPythonに縛られている 世の中にはTensorFlowやPyTorch/ChainerといったDeep Learningを扱うフレームワークは数多く存在するのですが、開発にあたってはPythonを前
Detecting Malicious Requests with Keras & Tensorflow
Security is a concern for any public facing web application. Good development practices can assist with defending against attempts from users looking to expose data or bring down an app. However, sometimes not all attack vectors are handled and new exploits are bound to be discovered. This is where security software can assist with monitoring and preventing unforeseen attacks. So what if you could
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GitHub - epfl-dlab/homepage2vec: Language-Agnostic Website Embedding and Classification
GitHub - domantasm96/URL-categorization-using-machine-learning
GitHub - johnnyzn/DW-GAN: A GAN based framework for CAPTCHA breaking in the dark web.
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GitHub - oreilly-japan/ml-security-jp: 『セキュリティエンジニアのための機械学習』のリポジトリ
GitHub - oreilly-japan/deep-learning-from-scratch: 『ゼロから作る Deep Learning』(O'Reilly Japan, 2016)
GitHub - abhizaik/phishing-detection: Phishing Detection
GitHub - lhw-1/pytorch-phishing-rnn: Recurrent Neural Network (RNN) project for NUS CS module CS3244: Machine Learning
GitHub - kdhageman/phishing_generator: A phishing domain name generator
GitHub - JetP1ane/Affinis: Recurrent Neural Network SubDomain Discovery Tool
Affinis - Subdomain Discovery Through RNN (Recurrent Neural Network) · Phoenix Security