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Una colección de métodos científicos, procesos, algoritmos y sistemas para construir historias y modelos.

The Learning Interpretability Tool: analiza de forma interactiva modelos de ML para comprender su comportamiento en una interfaz extensible e independiente del framework.

🚀 Colección seleccionada de increíbles scripts de Python desde básicos hasta avanzados con scripts de tareas de automatización.

Ejemplos de aprendizaje por refuerzo mínimos y limpios

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Aplicaciones web en Python puro. Sin necesidad de JavaScript, HTML ni CSS

Alink es la plataforma de algoritmos de Machine Learning basada en Flink, desarrollada por el equipo PAI de la plataforma de computación de Alibaba.

🔥🔥Librería de reconocimiento facial de alto rendimiento basada en PaddlePaddle y PyTorch🔥🔥

Probablemente la mejor lista seleccionada de software de ciencia de datos en Python.

Artículos clásicos y recursos sobre recomendación

Inicio rápido en teoría de IA y práctica de aplicaciones: conocimientos básicos, Transformer, PNL, ML, DL, competencias. Incluye una gran cantidad de comentarios y conjuntos de datos, con el objetivo de que todos puedan entenderlo y reproducirlo.

Generación de datos sintéticos para datos tabulares

Curso abierto de Machine Learning

Una biblioteca de PyTorch modular, enfocada en primitivas y nativa de Python para el aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning).

Hummingbird compila modelos de ML entrenados en computación tensorial para una inferencia más rápida.

Modelado probabilístico rápido, flexible y fácil de usar en Python.

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Integra LLMs de forma fluida en scikit-learn.

Evaluación y seguimiento para experimentos de LLM y agentes de IA

Una librería para aprendizaje por transferencia reutilizando partes de modelos de TensorFlow.

Trading algorítmico en Python con Machine Learning

Una biblioteca para acelerar modelos Transformer en GPUs de NVIDIA, incluyendo el uso de precisión de punto flotante de 8 y 4 bits (FP8 y FP4) en GPUs Hopper, Ada y Blackwell, para ofrecer un mejor rendimiento con menor uso de memoria tanto en entrenamiento como en inferencia.

Librería de seguimiento visual basada en PyTorch.

MNE: Magnetoencefalografía (MEG) y Electroencefalografía (EEG) en Python

:earth_americas: tutoriales de machine learning (principalmente en Python3)

ManimML es un proyecto enfocado en proporcionar animaciones y visualizaciones de conceptos comunes de machine learning utilizando Manim Community Library.

Todas las notas y materiales para el curso CS229: Machine Learning de Stanford University

StudioGAN es una biblioteca de PyTorch que proporciona implementaciones de Redes Generativas Adversarias (GANs) representativas para la generación de imágenes condicionales/incondicionales.

TextAttack 🐙 es un framework de Python para ataques adversarios, aumento de datos y entrenamiento de modelos en PNL https://textattack.readthedocs.io/en/master/

Depuración, monitoreo y visualización para Python Machine Learning y Data Science