machine-learning

ThunderGBM: GBDT y Random Forests rápidos en GPU.

Generación configurable de esquemas sintéticos y grafos de conocimiento al alcance de tu mano.

Este repositorio proporciona una pila personalizable para iniciar nuevos proyectos de ML en Databricks que siguen las mejores prácticas de producción desde el primer momento.

Little Ball of Fur: una biblioteca de extensión de muestreo de grafos para NetworKit y NetworkX (CIKM 2020).

Lista curada de artículos sobre búsqueda en árbol de Monte Carlo con implementaciones.

INCEpTION proporciona una plataforma de anotación semántica que ofrece asistencia inteligente y gestión del conocimiento.

Flujos de trabajo de extremo a extremo en Google Cloud Platform Vertex AI para operaciones de aprendizaje automático (MLOps).

Un lenguaje de programación probabilística simple.

Resumen de contenidos sobre arquitectura de computadoras, fundamentos de sistemas embebidos y lenguajes de programación principales.

FEDOT, un framework de modelado automatizado y machine learning.

Motor de búsqueda fundamentado (con referencia a fuentes) basado en LLM / ChatGPT / OpenAI API. Admite búsqueda web, búsqueda de contenido de archivos, etc.

HawkEye, un sistema monocular de código abierto en Python para tenis

Potencia los flujos de trabajo de contenido y la participación en WordPress con inteligencia artificial.

BharatMLStack es una pila de infraestructura de aprendizaje automático de código abierto y de extremo a extremo, creada en Meesho para soportar cargas de trabajo de ML en tiempo real y por lotes a escala de Bharat

LLMFlows: aplicaciones LLM simples, explícitas y transparentes.

Hojas de referencia para IA y Machine Learning.

Plantilla Cookiecutter para proyectos FastAPI que utiliza: Machine Learning, uv, GitHub Actions y Pytests

Un marco de trabajo de ML en C sin dependencias, con una API moderna en Python para un control total sobre la ejecución y la memoria.

Perpetual es una máquina de gradient boosting de alto rendimiento. Ofrece una precisión óptima en una sola ejecución sin ajustes complejos mediante un parámetro de presupuesto simple. Cuenta con soporte integrado para ML causal, aprendizaje continuo, calibración nativa y monitoreo robusto de deriva, junto con un núcleo en Rust y bindings de copia cero para Python y R.

El superalimento de Kubeflow para científicos de datos

Inteligencia artificial para MapleStory que utiliza aprendizaje automático y visión artificial para navegar por entornos desafiantes dentro del juego.

🦀 Biblioteca de visión artificial 3D de bajo nivel en Rust.

VectorFlow es un pipeline de embedding vectorial de alto volumen que ingiere datos sin procesar, los transforma en vectores y los escribe en la base de datos vectorial de tu elección.

Código para Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media)

Chatbot basado en comprensión del lenguaje natural y aprendizaje automático, con soporte para concurrencia multiusuario y diálogos personalizados de múltiples turnos.

[ECCV 2026] SparkVSR: Superresolución de video interactiva mediante propagación de fotogramas clave dispersos

Procesamiento de señales diferenciables en la esfera para PyTorch.

Una hoja de ruta de Full Stack ML (Machine Learning) que abarca el aprendizaje de las habilidades y tecnologías necesarias para dominar todos los aspectos del aprendizaje automático, incluyendo la recopilación y preprocesamiento de datos, desarrollo de modelos, despliegue y mantenimiento.

Etiquetado inteligente de medios para Nextcloud: reconoce rostros, objetos, paisajes y géneros musicales

Paquete de Python para stacking (técnica de machine learning).