MLPack Learning
Описание приложения
В приложении приведен пример работы с алгоритмами машинного обучения с использованием библиотеки MLPack. Проект демонстрирует доступный функционал и его использование, включая нейронные сети, коллаборативную фильтрацию и деревья решений.
Статус сборки:
- example -
- dev -
Содержание
- Совместимость
- Особенности сборки
- Информация о ветках
- Установка и запуск
- Скриншоты
- Варианты использования
- Структура проекта
- Правила использования и участие в разработке
Совместимость
Проект совместим с актуальными версиями ОС Аврора.
Особенности сборки
Сборка проекта осуществляется с использованием системы сборки CMake. Проект использует пакетный менеджер Conan для получения зависимостей, включая библиотеку MLPack и её зависимости.
Информация о ветках
Версии приложения соответствуют соглашению об наименовании веток
Установка и запуск
Установка и запуск производятся согласно инструкции Сборка примера.
Скриншоты
Варианты использования
Приложение демонстрирует различные алгоритмы машинного обучения и варианты их использования:
Нейронные сети
- Сверточная нейронная сеть для распознавания цифр: Обучает CNN для классификации цифр
- Пользовательские нейронные сети: Возможность обучения нейронных сетей с пользовательскими данными
- Возможности предсказания: Предсказание в реальном времени с использованием обученных моделей
Коллаборативная фильтрация
- Система рекомендаций: Реализует коллаборативную фильтрацию для рекомендаций фильмов
- Пользовательская фильтрация: Генерирует персонализированные рекомендации для пользователей
- Расчет RMSE: Оценка производительности модели с использованием среднеквадратичной ошибки
Деревья решений
- Классификация: Обучает классификаторы на основе деревьев решений для категориальных данных
- Предсказание: Классифицирует новые точки данных с использованием обученных деревьев решений
Вспомогательные функции
- Генерация образцов данных: Создает синтетические наборы данных для тестирования
- Отслеживание точности модели: Контролирует точность обучения и валидации
- Асинхронная обработка: Неблокирующие операции машинного обучения
Структура проекта
Проект имеет стандартную структуру приложения на базе C++ и QML для ОС Аврора с возможностями машинного обучения.
- Файл CMakeLists.txt описывает структуру проекта для системы сборки CMake и зависимости MLPack.
- Каталог icons содержит иконки приложения для поддерживаемых разрешений экрана.
- Каталог qml содержит исходный код на QML и ресурсы интерфейса пользователя.
- Каталог cover содержит реализации обложек приложения.
- Каталог icons содержит дополнительные иконки интерфейса пользователя.
- Каталог pages содержит страницы приложения.
- Файл MLPackLearning.qml предоставляет реализацию окна приложения.
- Каталог rpm содержит настройки сборки rpm-пакета.
- Файл ru.auroraos.MLPackLearning.spec используется инструментом rpmbuild.
- Каталог src содержит исходный код на C++ с интеграцией MLPack.
- Файл main.cpp является точкой входа в приложение.
- Файл utilityservice.h заголовочный файл, определяющий интерфейс сервиса машинного обучения.
- Файл utilityservice.cpp реализация алгоритмов машинного обучения с использованием MLPack.
- Каталог translations содержит файлы перевода интерфейса пользователя.
- Каталог data содержит наборы данных и обучающие данные для моделей машинного обучения.
- Файл ru.auroraos.MLPackLearning.desktop определяет отображение и параметры запуска приложения.
Правила использования и участие в разработке
Исходный код проекта предоставляется по лицензии, которая позволяет использовать его в сторонних приложениях.
Для участия в разработке проекта, пожалуйста, прочитайте соглашение участника. Если вы планируете предоставить свой собственный исходный код для включения в проект, вам необходимо принять условия CLA.
Информация об участниках указана в файле AUTHORS.
Кодекс поведения — это действующий набор правил компании «Открытая Мобильная Платформа», который информирует об ожиданиях по взаимодействию между членами сообщества при общении и работе над проектами.