machine-learning

Der gesamte Quellcode für „Robot Learning: A Tutorial“. Beteiligen Sie sich, um in der nächsten Iteration vorgestellt zu werden!

LangGraph für Swift — Erstellen Sie zustandsbehaftete KI-Agenten-Workflows nativ auf Apple/Linux-Plattformen.

GANs sind für ihre Erfolge bei der realistischen Bildgenerierung bekannt, können aber auch für die Generierung tabellarischer Daten eingesetzt werden. Wir untersuchen aktuelle Forschungsarbeiten zu tabellarischen GANs in der Praxis.

Alles Wissenswerte über Google Cloud TPU.

Organisieren Sie Experimente in diskrete Schritte, die zwischengespeichert und während der gesamten Laufzeit eines Forschungsprojekts wiederverwendet werden können.

Python-Code, Jupyter Notebooks und CSV-Dateien mit Beispielen für die Übungen des Blogs aprendemachinelearning.com und des Buches Aprende Machine Learning en Español.

Ressourcen für histopathologische Datensätze

Eine kostenlose Sport-API, geschrieben in Python.

Ressourcen für maschinelles Lernen und Deep Learning

Julia-Implementierung von Transformer-Modellen

Ein flexibles, adaptives Klassifizierungssystem für dynamische Textklassifizierung

Plattform für Machine-Learning-Projekte im Bereich Software Engineering

Die ultimative Ressourcensammlung für Projekte vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau an einem Ort.

Eine kuratierte Sammlung öffentlicher Industriedatensätze.

ParseBench - Ein Dokumenten-Parsing-Benchmark für KI-Agenten

Sammlung kostenloser Lektüre zu Machine Learning

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) vereinfacht die Durchführung von Machine-Learning-Experimenten.

Nutzen Sie ArXiv ChatGuru, um mit wissenschaftlichen Arbeiten zu chatten. Die App verwendet LangChain, OpenAI, Streamlit und Redis als Vektordatenbank bzw. semantischen Cache.

Julia-Implementierung der scikit-learn API https://cstjean.github.io/ScikitLearn.jl/dev/

Modul für statistisches Lernen mit besonderem Schwerpunkt auf zeitabhängiger Modellierung

Python-Implementierung der (eingeschränkten) Spektral-Clustering-Algorithmen aus Googles Forschungsarbeiten zur Sprecherdiarisierung

Offizielle Implementierung von Würstchen: Effizientes Vortraining von Text-zu-Bild-Modellen

DataCamp Projektlösungen

Eine Sammlung von GNN-basierten Modellen zur Erkennung von Fake News.

Ein Workshop zur Planung der Bildung funktionsübergreifender Teams und zur Realisierung von Wachstumszyklen mithilfe von maschinellem Lernen

Eine einheitliche Schnittstelle für Optimierungsalgorithmen und Experimente

Eine kuratierte Liste von Ressourcen zur künstlichen Intelligenz (Kurse, Tools, Apps, Open-Source-Projekte)

Automatisierte Erstellung mehrerer ML-Modelle mit nur einer Codezeile. Erstellt von Ram Seshadri.

Toolbox für computergestützte Pathologie, entwickelt vom TIA Centre der University of Warwick.

Dieses Repository enthält eine Leseliste mit wissenschaftlichen Arbeiten zur Zeitreihensegmentierung. Das Repository wird kontinuierlich erweitert.