machine-learning

Framework rápido y personalizable para la creación automática de modelos de ML (AutoML)

La opción de código abierto para científicos de datos para escalar, evaluar y mantener datos de lenguaje natural. Trata los datos de entrenamiento como un artefacto de software.

ModelFox facilita el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de aprendizaje automático.

Un plan de estudios para aprender sobre modelos fundamentales, desde cero hasta la vanguardia.

Este repositorio tiene como objetivo mapear el ecosistema de directrices, principios, códigos de ética, estándares y regulaciones de inteligencia artificial.

Una colección de Jupyter notebooks de referencia y aplicaciones de demostración de IA/ML para casos de uso empresarial: marketing, precios, cadena de suministro, fabricación inteligente y más.

AMD-SHARK Studio: interfaz web para la distribución de aprendizaje automático de alto rendimiento SHARK+IREE.

Genera música basada en prompts de lenguaje natural utilizando LLMs ejecutados localmente.

Concrete ML: framework de ML que preserva la privacidad mediante cifrado totalmente homomórfico (FHE), construido sobre Concrete, con enlaces a frameworks de ML tradicionales.

Aplicación de karaoke impulsada por aprendizaje automático (¡con puntuaciones!)

Recursos de ciencia de datos seleccionados (gratuitos y de pago) para ayudar a científicos de datos aspirantes y experimentados a aprender, crecer y avanzar en sus carreras.

Ejemplo de aprendizaje automático con TensorFlow para Android (compilación de TensorFlow para Android)

Un kit de herramientas para aprendizaje automático y aprendizaje profundo de series temporales.

Algoritmos de aprendizaje métrico en Python

Un conjunto de notebooks y otros archivos que te ayudarán a aprender IA desde cero.

Código para el artículo de TKDE "Aprendizaje autosupervisado en grafos: contrastivo, generativo o predictivo"

QuPath: análisis de bioimágenes de código abierto para investigación

PointCNN: Convolución en puntos transformados en X (NeurIPS 2018)

Framework de aprendizaje profundo de la Koç University.

Documentación en chino de OpenCV-Python4.1

Código fuente que acompaña al libro: Data Science on the Google Cloud Platform, Valliappa Lakshmanan, O'Reilly 2017.

Predicción automatizada de series temporales

Kit de herramientas de aprendizaje automático para la detección de anomalías basada en registros [ISSRE'16]

Aprendizaje automático para neuroimagen en Python

Algoritmos concisos y elegantes escritos en Julia

Tribuo: una biblioteca de aprendizaje automático para Java.

Una plantilla completa de paquetes de Python para iniciar y estandarizar tus iniciativas de MLOps y pipelines de datos.

🌊 Software en Julia para dinámica de fluidos rápida, amigable y flexible en CPUs y GPUs

🏆 Una galería clasificada de increíbles aplicaciones de streamlit creadas por la comunidad

Utiliza transformers preentrenados como BERT, XLNet y GPT-2 en spaCy