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Profiler/ │ │ │ ├── callbacks.py │ │ │ ├── config.py │ │ │ ├── dataset.py │ │ │ ├── model.py │ │ │ └── train.py │ │ └── recommender_systems/ │ │ └── neural_collaborative_filtering/ │ │ └── main.py │ ├── TensorFlow/ │ │ ├── Basics/ │ │ │ ├── tutorial1-installation-videoonly.py │ │ │ ├── tutorial10-save-model.py │ │ │ ├── tutorial11-transfer-learning.py │ │ │ ├── tutorial12-tensorflowdatasets.py │ │ │ ├── tutorial13-data-augmentation.py │ │ │ ├── tutorial14-callbacks.py │ │ │ ├── tutorial15-customizing-modelfit.py │ │ │ ├── tutorial16-customloops.py │ │ │ ├── tutorial17-tensorboard/ │ │ │ │ ├── 1_tb_callback.py │ │ │ │ ├── 2_tb_scalars.py │ │ │ │ ├── 3_tb_images.py │ │ │ │ ├── 4_tb_confusion.py │ │ │ │ ├── 5_tb_graph.py │ │ │ │ ├── 6_tb_hparams.py │ │ │ │ ├── 7_tb_projector.py │ │ │ │ └── utils.py │ │ │ ├── tutorial18-customdata-images/ │ │ │ │ ├── 1_in_subfolders.py │ │ │ │ ├── 2_csv_file.py │ │ │ │ ├── 3_single_folder.py │ │ │ │ └── data/ │ │ │ │ └── mnist_images_csv/ │ │ │ │ └── train.csv │ │ │ ├── tutorial19-customdata-text/ │ │ │ │ ├── english.csv │ │ │ │ ├── swedish.csv │ │ │ │ ├── test_example1.csv │ │ │ │ ├── test_example2.csv │ │ │ │ ├── test_example3.csv │ │ │ │ └── tutorial19-customdata-text.py │ │ │ ├── tutorial2-tensorbasics.py │ │ │ ├── tutorial20-classify-cancer-beginner-project-example/ │ │ │ │ ├── process_data.py │ │ │ │ └── train_isic.py │ │ │ ├── tutorial3-neuralnetwork.py │ │ │ ├── tutorial4-convnet.py │ │ │ ├── tutorial5-regularization.py │ │ │ ├── tutorial6-rnn-gru-lstm.py │ │ │ ├── tutorial7-indepth-functional.py │ │ │ ├── tutorial8_keras_subclassing.py │ │ │ └── tutorial9-custom-layers.py │ │ ├── CNN_architectures/ │ │ │ ├── AlexNet/ │ │ │ │ ├── README.md │ │ │ │ ├── alexnet.py │ │ │ │ └── test.py │ │ │ ├── GoogLeNet/ │ │ │ │ ├── README.md │ │ │ │ ├── block.py │ │ │ │ ├── googlenet.py │ │ │ │ └── test.py │ │ │ ├── LeNet5/ │ │ │ │ ├── README.md │ │ │ │ ├── lenet5.py │ │ │ │ └── test.py │ │ │ ├── ResNet/ │ │ │ │ ├── README.md │ │ │ │ ├── block.py │ │ │ │ ├── resnet.py │ │ │ │ └── test.py │ │ │ └── VGGNet/ │ │ │ ├── README.md │ │ │ ├── test.py │ │ │ └── vggnet.py │ │ └── more_advanced/ │ │ └── DCGAN/ │ │ ├── main.py │ │ └── train.py │ ├── algorithms/ │ │ ├── MCTS/ │ │ │ └── Monte Carlo Tree Search - TicTacToe.ipynb │ │ ├── decisiontree/ │ │ │ ├── decision_tree.py │ │ │ └── example_data/ │ │ │ ├── data.txt │ │ │ └── targets.txt │ │ ├── kmeans/ │ │ │ └── kmeansclustering.py │ │ ├── knn/ │ │ │ ├── example_data/ │ │ │ │ ├── data.txt │ │ │ │ └── targets.txt │ │ │ └── knn.py │ │ ├── linearregression/ │ │ │ ├── linear_regression_gradient_descent.py │ │ │ └── linear_regression_normal_equation.py │ │ ├── logisticregression/ │ │ │ └── logistic_regression.py │ │ ├── naivebayes/ │ │ │ ├── example_data/ │ │ │ │ ├── data.txt │ │ │ │ └── targets.txt │ │ │ └── naivebayes.py │ │ ├── neuralnetwork/ │ │ │ ├── NN.py │ │ │ └── utils.py │ │ ├── randomforest/ │ │ │ ├── example_data/ │ │ │ │ ├── data.txt │ │ │ │ ├── mock_data.csv │ │ │ │ └── targets.txt │ │ │ └── random_forest.py │ │ └── svm/ │ │ ├── svm.py │ │ └── utils.py │ └── ml_metrics/ │ ├── data.txt │ └── metrics.py ├── ML_tests/ │ ├── LinearRegression_tests/ │ │ ├── LinearRegression_GD.py │ │ └── LinearRegression_normal.py │ └── Object_detection_tests/ │ ├── iou_test.py │ ├── map_test.py │ └── nms_test.py └── README.md