jupyter-notebook

Beeindrucken Sie Ihren Chef und verwandeln Sie ein Jupyter Notebook in eine schöne, teilbare Web-App – keine Callbacks, kein Frontend, kein Umschreiben.

JupyterLab-Desktop-Anwendung, basierend auf Electron.

MongoDBs Generative AI Showcase: Eine umfassende Sammlung von Beispielen und Beispielanwendungen zu Retrieval-Augmented Generation (RAG), KI-Agenten und branchenspezifischen Anwendungsfällen.

Eine Reihe von Jupyter Notebooks mit den "12 Steps to Navier-Stokes" http://lorenabarba.com/

Deepchecks: Tests zur kontinuierlichen Validierung von ML-Modellen & Daten. Deepchecks ist eine ganzheitliche Open-Source-Lösung für alle Anforderungen im Bereich KI- & ML-Validierung und ermöglicht das gründliche Testen von Daten und Modellen von der Forschung bis zur Produktion.

Ein Python-Paket für interaktive geospatialle Analyse und Visualisierung mit Google Earth Engine.

The Hunting ELK

Jupyter Notebooks aus der scikit-learn-Videoreihe

Ein Python-Paket für interaktive Kartierung und Geospatial-Analyse mit minimalem Code in einer Jupyter-Umgebung

🛠 All-in-One webbasierte IDE, spezialisiert auf Machine Learning und Data Science.

:earth_americas: Machine-Learning-Tutorials (hauptsächlich in Python3)

Debugging, Monitoring und Visualisierung für Python Machine Learning und Data Science

PyTorch-Implementierung von Qiu Xipengs „Neural Networks and Deep Learning: Cases and Practice“

Ein Repository zur Unterstützung von Einsteigern im Bereich Machine Learning oder Personen, die eine Lerngruppe vorbereiten.

TradeMaster ist eine Open-Source-Plattform für quantitativen Handel, unterstützt durch Reinforcement Learning

Jupyter Notebooks, die Ihnen den praktischen Einstieg in Pinecone Vektordatenbanken erleichtern

[Legacy] Katalog von Data- & AI-Notebook-Vorlagen, organisiert nach Werkzeugen, basierend auf dem IMO-Framework (Input, Model, Output) für einfache Nutzung und Auffindbarkeit.

Eine Computer-Vision-Plattform für geschlossene Lernkreisläufe, auf der Code interaktiv online ausgeführt werden kann.

Werkzeuge zum Vergleichen (Diff) und Zusammenführen von Jupyter Notebooks.

Führe deinen Code in der Cloud aus, mit einer Technologie, die so fortschrittlich ist, dass sie sich wie Magie anfühlt!

Jupyter-Notebooks im Terminal

MONAI Tutorials

Python- & JS/TS-SDK zum Ausführen von KI-generiertem Code bzw. Code-Interpretation in Ihrer KI-Anwendung

Erlernen Sie die wesentlichen Fähigkeiten zur Erkennung und Lösung komplexer realer Probleme mit Machine Learning und Deep Learning mithilfe des beliebten Python-Machine-Learning-Ökosystems.

nbconvert als Web-Dienst: Jupyter Notebooks als statische Webseiten rendern

Erlernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens, Deep Learnings und der mathematischen Optimierung, indem Sie Schlüsselkonzepte und -modelle von Grund auf mit Python erstellen.

Jupyter-Notebooks und Datensätze aus der Pandas-Videoreihe

Dieses Repository hilft Ihnen, Python und Machine Learning von Grund auf zu lernen.

nannyml: Data Science nach dem Deployment in Python

Eine Proof-of-Concept-Jupyter-Erweiterung, die englische Abfragen in relevanten Python-Code umwandelt