deep-learning
Repositorios de código abierto monitorizados etiquetados con deep-learning, ordenados por estrellas.
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Una biblioteca independiente en C++ para aprendizaje automático
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Repositorio de código para aprendizaje automático con PyTorch y Scikit-Learn.
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Este repositorio contiene mis notas personales y resúmenes de los cursos de especialización de DeepLearning.ai. Disfruté cada pequeño detalle del curso, espero que también disfrutes de mis notas.
★ 5341+0Variación de estrellas de los últimos 7 días - #276
PyTorch Lightning + Hydra. Una plantilla muy fácil de usar para experimentación de ML. ⚡🔥⚡
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Una guía completa para comenzar y mejorar en aprendizaje automático (ML) e inteligencia artificial (AI) en 2026 sin NINGÚN conocimiento previo en el campo y mantenerse al día con las últimas noticias y técnicas de vanguardia.
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Larga lista de herramientas y recursos geoespaciales
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Biblioteca de Python de Machine Learning simple y distribuida que adapta algoritmos de ML para Spark
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Código para el libro Deep Learning with PyTorch de Eli Stevens, Luca Antiga y Thomas Viehmann.
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Caja de herramientas y banco de pruebas de próxima generación para la comprensión de video de OpenMMLab
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Modelo de Keras para generar código HTML a partir de maquetas de sitios web dibujadas a mano. Implementa una arquitectura de subtitulación de imágenes para procesar las imágenes fuente.
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una tarea de inpainting de imágenes por aprendizaje automático que elimina marcas de agua de forma instintiva de la imagen, haciéndola indistinguible de la imagen real
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Un software de aprendizaje automático para extraer información de documentos académicos
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Implementa un LLM de razonamiento en PyTorch desde cero, paso a paso
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Herramienta de traducción de cómics asistida por deep learning, compatible con traducción automática en un clic y edición simple de imágenes y texto
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🏝️ OASIS: Simulaciones de interacción social de agentes abiertos con un millón de agentes.
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MACE es un framework de inferencia de aprendizaje profundo optimizado para plataformas de computación heterogénea móvil.
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Predicción de series temporales con PyTorch
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