machine-learning

Android-Anwendungsidentifikator für Packer, Protektoren, Obfuskatoren und Besonderheiten – PEiD für Android

🧠 Lassen Sie Ihre Agents aus Erfahrung lernen. Jetzt als gehostete Lösung auf kayba.ai verfügbar

Allzweck-GPU-Computing-Framework auf Basis von Vulkan zur Unterstützung von Tausenden von herstellerübergreifenden Grafikkarten (AMD, Qualcomm, NVIDIA & Co.). Extrem schnell, mobilfähig, asynchron und optimiert für fortgeschrittene GPU-Datenverarbeitungs-Anwendungsfälle. Unterstützt von der Linux Foundation.

Einzelzell-Analyse in Python. Skaliert auf über 100 Millionen Zellen.

Deep-Learning-Server und CLI für Torch und TensorRT

Dezentrales Deep Learning in PyTorch. Entwickelt, um Modelle auf Tausenden von Freiwilligen weltweit zu trainieren.

YoloV3 implementiert in Tensorflow 2.0

2- bis 2000-mal schnellere ML-Algorithmen, 50 % weniger Speicherverbrauch, funktioniert auf alter und neuer Hardware.

Verwende Hugging Face mit JavaScript

Über 200 detaillierte Lernkarten zur Wiederholung von Themen aus den Bereichen Machine Learning, Computer Vision und Informatik.

Jupyter Notebook-Tutorials zum Lösen realer Probleme mit Machine Learning & Deep Learning unter Verwendung von PyTorch. Themen: Gesichtserkennung mit Detectron 2, Zeitreihen-Anomalieerkennung mit LSTM Autoencoders, Objekterkennung mit YOLO v5, Erstellung Ihres ersten neuronalen Netzwerks, Zeitreihenvorhersage für tägliche Coronavirus-Fälle, Sentiment-Analyse mit BERT

Dieses Repository enthält die Übungen und deren Lösungen aus dem Buch „An Introduction to Statistical Learning“ in Python.

PyTorch-Implementierung von SimCLR: Ein einfaches Framework für kontrastives Lernen visueller Repräsentationen

Schnelle ML-Inferenz und -Training für ONNX-Modelle in Rust

🤗 Evaluate: Eine Bibliothek zur einfachen Evaluierung von Machine-Learning-Modellen und Datensätzen.

Eine Python-Bibliothek, die Data Scientists dabei unterstützt, Kausalität abzuleiten, anstatt nur Korrelationen zu beobachten.

Eine kuratierte Liste fantastischer Projekte und Ressourcen rund um Argo (ein CNCF-graduiertes Projekt)

Eine Sammlung von Forschungspapieren zu Entscheidungs-, Klassifikations- und Regressionsbäumen inklusive Implementierungen.

cubestudio ist eine Open-Source Cloud-Native KI-Plattform für Machine Learning, Deep Learning und Large Language Models (LLM). Sie bietet MLOps, Multi-Tenancy, Ressourcen-Leasing, Pipeline-Orchestrierung, verteiltes Training, Inferenz-Dienste, VGPU-Virtualisierung sowie Unterstützung für heterogene Hardware (Ascend, Cambricon etc.) und private Wissensdatenbanken.

Metriken für maschinelles Lernen für verteilte, skalierbare PyTorch-Anwendungen.

Repositories zur Sammlung von Informationen über Lernmaterialien im Bereich Datenanalyse und verwandten Feldern, datenorientierten Unternehmen und einem Begriffslexikon

Eine kuratierte Liste von Forschungsarbeiten zur Community-Erkennung mit Implementierungen.

Message Passing Neural Networks zur Vorhersage von Moleküleigenschaften

Machine Learning von Grund auf

Medizinische Bildverarbeitung für KI-Anwendungen.

SDG ist ein spezialisiertes Framework zur Generierung hochwertiger strukturierter Tabellendaten.

Ein Low-Code-Dienst für personalisiertes Machine-Learning-Ranking von Artikeln, Einträgen, Suchergebnissen und Empfehlungen zur Steigerung der Nutzerinteraktion. Eine benutzerfreundliche Learn-to-Rank-Engine

Machine Learning University: Beschleunigter Kurs für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Eine intuitive Bibliothek zum Hinzufügen von Plotting-Funktionen zu scikit-learn-Objekten.

Verwandeln Sie jeden Computer oder Edge-Device in ein Kommandozentrum für Ihre Computer-Vision-Projekte.