machine-learning

Eine Python-Bibliothek zum Parsen unstrukturierter US-Adresszeichenfolgen in Adresskomponenten

Eine PyTorch-Bibliothek und Evaluierungsplattform für End-to-End-Komprimierungsforschung

GoMLX: Ein beschleunigtes Machine-Learning-Framework für Go

Eine umfassende Liste von über 180 YouTube-Kanälen für Data Science, Data Engineering, Machine Learning, Deep Learning, Informatik, Programmierung, Software Engineering usw.

Referenzimplementierungen der MLPerf® Inferenz-Benchmarks

Eine professionelle Liste von Papers, Tutorials und Surveys zu KI für Zeitreihen auf Top-KI-Konferenzen und -Zeitschriften.

Erweiterbare, parallele Implementierungen von t-SNE

Data-Science-Kurs 2015 der General Assembly in Washington, DC

Einheitliches multimodales Backend für KI-Daten-Apps

Interpretierbares ML-Paket 🔍 für prägnante, transparente und genaue prädiktive Modellierung (sklearn-kompatibel).

Infer.NET ist ein Framework zur Durchführung bayesianischer Inferenz in grafischen Modellen

Machine Learning University: Intensivkurs für Computer Vision.

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ExtractThinker ist eine Document-Intelligence-Bibliothek für LLMs und bietet eine ORM-artige Interaktion für flexible und leistungsstarke Dokumenten-Workflows.

🛰️ Eine Bibliothek für die ungefähre Suche nach nächsten Nachbarn (Approximate Nearest Neighbor) für Python und Java mit Schwerpunkt auf Benutzerfreundlichkeit, Einfachheit und Bereitstellbarkeit.

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Macaw-LLM: Multimodale Sprachmodellierung mit Bild-, Video-, Audio- und Textintegration

Eine einheitliche Codebasis für Semi-Supervised Learning (NeurIPS'22)

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Sionna: Eine Open-Source-Bibliothek für die Forschung an Kommunikationssystemen

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Sammlung von Bibliotheken, Diensten und Forschungsarbeiten zum Thema Vektorsuche

Was steckt in Ihren Daten? Extrahieren Sie Schemata, Statistiken und Entitäten aus Datensätzen

INT4/INT5/INT8- und FP16-Inferenz auf der CPU für das RWKV-Sprachmodell

Universelles zweites Auge für Gamer mit Beeinträchtigungen (Universal AI Aim Aligner (AI Aimbot) – ONNX/YOLOv8 – C#)

Ein Toolkit zur Optimierung von ML-Modellen für die Bereitstellung in Keras und TensorFlow, einschließlich Quantisierung und Pruning.

PyTorch-Erweiterungen für schnelles R&D-Prototyping und Kaggle-Farming

Autonom fahrender MarioKart mit TensorFlow

Eine 2D-Unity-Simulation, in der Autos lernen, sich selbst durch verschiedene Parcours zu steuern. Die Autos werden über ein Feedforward-Neuronales-Netzwerk gesteuert. Die Gewichte des Netzwerks werden mithilfe eines modifizierten genetischen Algorithmus trainiert.