machine-learning

Eine Bibliothek zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen auf Amazon SageMaker

Dieses Repository ist veraltet und wird archiviert

Bayesianische Inferenz mit probabilistischer Programmierung.

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

Eine Open-Source-Bibliothek und ein Framework für Deep Learning auf Satelliten- und Luftbildern.

Python-Bibliothek für Representation Learning in Knowledge Graphs https://docs.ampligraph.org

Vendorunabhängige Orchestrierung für Training-, Inferenz- und Agenten-Workloads auf NVIDIA, AMD, TPU und Tenstorrent in Clouds, Kubernetes und auf Bare Metal.

Quellcode von PyGAD, einer Python-3-Bibliothek zum Erstellen genetischer Algorithmen und Trainieren von Algorithmen für maschinelles Lernen (Keras & PyTorch).

Kuratierte Liste: Ressourcen für Machine Learning in Ruby

Python-Implementierung von TextRank-Algorithmen ("textgraphs") zur Phrasenextraktion

UnrealCV: Verbindung von Computer Vision mit der Unreal Engine

Eine High-Level-Bibliothek für maschinelles Lernen und Deep Learning für die Programmiersprache PHP.

Verteiltes KI-Modelltraining und LLM-Feinabstimmung auf Kubernetes

Offizielles Repository von xLSTM.

Das Machine Learning & Deep Learning Compendium war ursprünglich eine private Dokumentensammlung zur Wissenserweiterung und ist nun ein offenes Wissensaustauschprojekt, erstellt mit Gitbook.

TFX ist eine End-to-End-Plattform für die Bereitstellung von ML-Pipelines in der Produktion

Schnelle State-of-the-Art Static Embeddings

EasyNLP: Ein umfassendes und benutzerfreundliches NLP-Toolkit

System zur Erkennung handschriftlicher Texte (HTR), implementiert mit TensorFlow.

Der Operator-Splitting-QP-Solver

Ein Open-Source-Python-Framework für hybrides quanten-klassisches Machine Learning.

Eine einheitliche Schnittstelle für verteiltes Computing. Fugue führt SQL-, Python-, Pandas- und Polars-Code auf Spark, Dask und Ray aus, ohne dass Neuschreibungen erforderlich sind.

Eine Sammlung großartiger Machine-Learning-Papers zur kombinatorischen Optimierung.

Sammlung von Ratschlägen für zukünftige und aktuelle Doktoranden

JAX – Eine kuratierte Liste von Ressourcen https://github.com/google/jax

nannyml: Data Science nach dem Deployment in Python

Repository mit Notebooks meiner Beiträge auf Medium

Teilen von praktischen Einblicken und theoretischem Wissen zur LLM-Evaluierung, die wir bei der Verwaltung des Open LLM Leaderboards und der Entwicklung von lighteval gesammelt haben!

C++-Implementierung von PyTorch-Tutorials für jedermann

Machine Learning Kurs, Sharif University of Technology