machine-learning

Visualiza automáticamente cualquier conjunto de datos, de cualquier tamaño, con una sola línea de código. Creado por Ram Seshadri. Colaboradores bienvenidos. Permiso concedido previa solicitud.

Un paquete para la identificación dispersa de sistemas dinámicos no lineales a partir de datos

Un SDK no oficial de C#/.NET para acceder a la API de OpenAI GPT-3

Una lista curada de excelentes artículos, librerías, conjuntos de datos y otros recursos sobre Speaker Diarization.

La biblioteca Petastorm permite el entrenamiento y evaluación distribuida o en máquina única de modelos de deep learning desde conjuntos de datos en formato Apache Parquet.

Una lista curada de artículos y recursos sobre detección de fraudes, anomalías y valores atípicos basados en grafos y Transformers.

Natural Gradient Boosting para predicción probabilística.

Programación genética en Python, con una API inspirada en scikit-learn

Biblioteca y herramienta CLI en Rust para OCR (extracción de texto de imágenes).

El sistema de autocodificación para tu app — Alan AI SDK para iOS

Un paquete Python para la clasificación de series temporales

Bot de trading inteligente: Generación automática de señales y trading basado en machine learning e ingeniería de características

Zoo de modelos Core ML para iOS/macOS — modelos PyTorch convertidos a .mlpackage listos para usar, cada uno con un script de conversión y una aplicación de ejemplo SwiftUI. Repositorios hermanos cubren el framework Core AI de Apple (iOS/macOS 27) y LLMs en el dispositivo.

😎 Una lista actualizada y seleccionada de excelentes artículos, métodos y recursos sobre aprendizaje semisupervisado.

Una guía completa para construir aplicaciones LLM basadas en RAG para producción.

Código oficial para "DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps" (Neurips 2022 Oral)

Un sistema de programación probabilística de propósito general con inferencia programable

Biblioteca de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural independiente escrita en Go.

Motor de inferencia para LLM a gran escala

(IROS 2020, ECCVW 2020) Implementación oficial en Python para "3D Multi-Object Tracking: A Baseline and New Evaluation Metrics"

Byzer (anteriormente MLSQL): Un lenguaje de programación de código abierto de bajo código para pipelines de datos, analítica e IA.

Responsible AI Toolbox es un conjunto de herramientas que proporciona interfaces de usuario y bibliotecas para la exploración y evaluación de modelos y datos, permitiendo una mejor comprensión de los sistemas de IA. Estas interfaces y bibliotecas permiten a los desarrolladores y partes interesadas de los sistemas de IA desarrollar y supervisar la IA de forma más responsable, tomando mejores decisiones basadas en datos.

Experimentos interactivos de Machine Learning: entrenamiento de modelos + demostración de modelos.

Lista de mis recursos favoritos de aprendizaje profundo, útiles para repasar temas o como referencia. He revisado cuidadosamente todo el contenido listado. - Guillaume Chevalier

Librería en Rust para finanzas cuantitativas.

El sistema de autoprogramación para tu aplicación — Alan AI SDK para Android

Interpretabilidad y explicabilidad de datos y modelos de aprendizaje automático

Algunos libros y PDFs impresionantes relacionados con IA para aprender y descargar, también aplica algunos modelos de playground para el aprendizaje.

Repositorio compartido para proyectos de código abierto del equipo de Google AI Language.

Whisper multiplataforma acelerado por GPU 🏎️