machine-learning

Repositorio de código abierto para el taller de Modelado Causal en Aprendizaje Automático en Altdeep.ai @ www.altdeep.ai/courses/causalAI

Consejos de programación en R para limpieza de datos, visualización de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático.

Un científico de datos integral

[ECCV 2024 - Oral] ACE0 es un enfoque de estructura a partir de movimiento basado en aprendizaje que estima los parámetros de cámara de conjuntos de imágenes mediante el aprendizaje de una representación de escena implícita y consistente en múltiples vistas.

La ingeniería de características es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para extraer características de datos sin procesar mediante técnicas de minería de datos. Estas características pueden utilizarse para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. La ingeniería de características puede considerarse como el aprendizaje automático aplicado en sí mismo.

Una lista curada de recursos sobre Active Learning.

Recursos sobre pronóstico de series temporales y aprendizaje profundo.

Una herramienta ligera para etiquetar cuadros delimitadores 3D en nubes de puntos.

Regresión simbólica distribuida de alto rendimiento en Julia

Biblioteca que soporta investigación en NLP y CV sobre artículos científicos

Un solucionador de QP rápido y diferenciable para PyTorch.

Trankit es un kit de herramientas de Python ligero basado en Transformer para el procesamiento de lenguaje natural multilingüe

SDK de datos sintéticos ✨

🔐 IA que decodifica las publicaciones de Trump × mercado de valores | 31.5M de modelos, 61.3% de tasa de acierto, código abierto

Framework de machine learning tanto para deep learning como para algoritmos tradicionales

Un paquete minimalista de Python para almacenar y recuperar texto mediante fragmentación, incrustaciones y búsqueda vectorial.

Lista curada de recursos para ayudarte a comenzar con la ciencia de datos.

Aprendizaje activo basado en pool en Python

Redes neuronales informadas por la física (PINN) para modelado avanzado.

Implementación en TensorFlow para calcular una imagen de vista de pájaro (BEV) segmentada semánticamente a partir de cámaras montadas en vehículos.

Capa de memoria de archivo único compartida para todos tus agentes, RAG sub-milisegundo sobre texto, fotos y videos en Apple Silicon. Sin servidor, sin API, un solo archivo, Swift puro.

PromptLayer: mantén un registro de tus prompts y solicitudes de la API de OpenAI. Rastrea, depura y repite completaciones anteriores

DoubleML: aprendizaje automático doble en Python.

Funciones auxiliares para crear datasets COCO.

Colección de herramientas de IA para apuestas deportivas.

Interacciones de Shapley y valores de Shapley para aprendizaje automático

Un marco neuronal para la evaluación de traducción automática (MT)

DNABERT: modelo preentrenado Bidirectional Encoder Representations from Transformers para el lenguaje del ADN en el genoma.

Biblioteca para la lectura y procesamiento de datos de entrenamiento de ML.

Una red neuronal profunda que aprende a conducir en videojuegos.