machine-learning

Identificador de aplicaciones Android para empaquetadores, protectores, ofuscadores y rarezas: PEiD para Android.

🧠 Haz que tus agentes aprendan de la experiencia. Ahora disponible como una solución alojada en kayba.ai

Framework de computación GPU de propósito general construido sobre Vulkan para admitir miles de tarjetas gráficas de múltiples fabricantes (AMD, Qualcomm, NVIDIA y más). Ultra rápido, compatible con dispositivos móviles, asíncrono y optimizado para casos de uso avanzados de procesamiento de datos en GPU. Apoyado por la Linux Foundation.

Análisis de células individuales en Python. Escalable a >100 millones de células.

Servidor de Deep Learning y CLI para Torch y TensorRT

Deep learning descentralizado en PyTorch. Diseñado para entrenar modelos con miles de voluntarios en todo el mundo.

YoloV3 implementado en TensorFlow 2.0

Algoritmos de ML de 2 a 2000x más rápidos, 50% menos de uso de memoria, funciona en todo tipo de hardware, nuevo y antiguo.

Utiliza Hugging Face con JavaScript

Más de 200 tarjetas de estudio detalladas útiles para repasar temas de machine learning, computer vision y computer science.

Tutoriales de Jupyter Notebook para resolver problemas del mundo real con Machine Learning y Deep Learning usando PyTorch. Temas: Detección de rostros con Detectron 2, detección de anomalías en series temporales con Autoencoders LSTM, detección de objetos con YOLO v5, construye tu primera red neuronal, pronóstico de series temporales para casos diarios de coronavirus, análisis de sentimientos con BER

Este repositorio contiene los ejercicios y sus soluciones del libro "An Introduction to Statistical Learning" en Python.

Implementación en PyTorch de SimCLR: Un marco simple para el aprendizaje contrastivo de representaciones visuales

Inferencia y entrenamiento de ML rápidos para modelos ONNX en Rust

🤗 Evaluate: Una biblioteca para evaluar fácilmente modelos y conjuntos de datos de machine learning.

Una biblioteca de Python que ayuda a los científicos de datos a inferir causalidad en lugar de observar correlación.

Una lista seleccionada de proyectos y recursos increíbles relacionados con Argo (un proyecto graduado de la CNCF)

Una colección de artículos de investigación sobre árboles de decisión, clasificación y regresión con implementaciones.

Plataforma nativa de la nube de código abierto para ML/DL, MaaS y MLOps. Ofrece un ciclo de vida completo de algoritmos, multi-tenancy, orquestación de flujos de trabajo, entrenamiento distribuido, ajuste fino de modelos (SFT/RLHF), inferencia con vLLM/Ollama, bases de conocimiento privadas y soporte para hardware heterogéneo (Ascend, Cambricon, etc.) con capacidades de computación en el borde.

Métricas de aprendizaje automático para aplicaciones PyTorch distribuidas y escalables.

🍕 Repositorio para recopilar información sobre materiales de estudio en análisis de datos y áreas afines, empresas que trabajan con datos y diccionario de conceptos

Una lista seleccionada de artículos de investigación sobre detección de comunidades con sus implementaciones.

Redes neuronales de paso de mensajes para la predicción de propiedades de moléculas

ML desde cero

Procesamiento de imágenes médicas para aplicaciones de IA.

SDG es un framework especializado diseñado para generar datos tabulares estructurados de alta calidad.

Un servicio de clasificación personalizada de Machine Learning de bajo código para artículos, listados, resultados de búsqueda y recomendaciones que aumenta la participación del usuario. Un motor Learn-to-Rank amigable.

Una biblioteca intuitiva para añadir funcionalidad de gráficos a objetos de scikit-learn.

Machine Learning University: Clase acelerada de procesamiento de lenguaje natural

Convierte cualquier ordenador o dispositivo edge en un centro de control para tus proyectos de visión por computador.