machine-learning-algorithms

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Dieses Repository enthält Code für Machine-Learning-Algorithmen für Edge-Geräte, entwickelt von Microsoft Research India.

KI für den GNU Image Manipulation Program

Karaoke-App mit maschinellem Lernen (inklusive Wertung!)

Extension für Scikit-learn als nahtlose Möglichkeit, deine Scikit-learn-Anwendung zu beschleunigen

Implementierung des node2vec-Algorithmus.

Ein tiefgreifender Einblick in Embeddings, beginnend bei den Grundlagen.

Entwicklung von Optionshandelsstrategien mithilfe technischer Indikatoren und quantitativer Methoden.

Eine umfassende Bibliothek für maschinelles Lernen und numerische Berechnungen. Anwendung von Machine Learning mit Rust auf Basis von Ersten Prinzipien.

Tutorial für Deep-Learning-Algorithmen

Dieses Projekt nutzt eine Kombination aus Statistik und Finanztheorie, um eine beliebte Handelsstrategie an den Aktienmärkten zu demonstrieren: den Pairs-Trading-Ansatz.

Android TensorFlow Lite Machine Learning Beispiel

Ich bin Duncan, Mitgründer von Rose City Robotics. Dieses öffentliche Repository wird als leicht aktualisierbare Ressourcensliste für KI-Entwickler genutzt, einschließlich technischer Kurse, Bücher und Tutorials zu künstlicher Intelligenz, Deep Learning und maschinellem Lernen. Pull Requests willkommen!

Ein allgemeines Klassifikatormodul für Bayes- und LSI-Klassifikationen.

Eine kuratierte Liste von Monte-Carlo-Tree-Search-Papern mit Implementierungen.

Sammlung von über 234 Projekten zu Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing und mehr. Zeige deine Unterstützung, indem du diesem Repository einen Stern gibst.

MOA ist ein Open-Source-Framework für Big-Data-Stream-Mining mit einer Sammlung von Machine-Learning-Algorithmen und Evaluierungswerkzeugen

Ein einfacher und flexibler Code für Reservoir-Computing-Architekturen wie Echo State Networks

oneAPI Data Analytics Library (oneDAL)

Bücher und weitere Ressourcen.

Modeltime integriert Zeitreihenprognosemodelle und maschinelles Lernen in einem Framework.

ProphitBet ist eine Machine-Learning-Anwendung zur Vorhersage von Fußballwetten. Sie analysiert die Form von Teams, berechnet Spielstatistiken und prognostiziert Spielergebnisse mithilfe fortschrittlicher Machine-Learning-Methoden (ML). Unterstützte Algorithmen sind neuronale Netze, Random Forests und Ensemble-Modelle.

PECOS – Vorhersage für enorme und korrelierte Räume

Eine Sammlung von Tools für die Verwendung mit Microsoft Azure Form Recognizer und OCR-Diensten.

Konfusionsmatrix in Python: Erstellung einer ansprechenden Konfusionsmatrix (ähnlich wie in Matlab) unter Verwendung von seaborn und matplotlib

Cloud-natives Reinforcement Learning für Finanzanwendungen