machine-learning

Recursos para trabajar con series temporales y datos de secuencia.

Exporta modelos de Hugging Face a Core ML y TensorFlow Lite.

Tree-Boosting, procesos gaussianos y modelos de efectos mixtos

Algoritmos de aprendizaje automático para sistemas cuánticos de muchos cuerpos

Colección de más de 234 proyectos basados en machine learning, deep learning, visión artificial, procesamiento de lenguaje natural y más. Muestra tu apoyo marcando este repositorio con una estrella.

Una colección de algoritmos de vanguardia para el entrenamiento, servicio e interpretación de modelos de Decision Forest en Keras.

Cliente y kit de herramientas de Python para DataFrames, Big Data, Machine Learning y ETL en Elasticsearch

Artículos, código y conjuntos de datos sobre aprendizaje profundo para detección de objetos 3D.

Aprendizaje automático para Ruby

Este repositorio contiene todos los proyectos de análisis de datos en los que he trabajado con Python.

Predicción de precios de acciones mediante una red neuronal LSTM (memoria a largo plazo) de TensorFlow para pronósticos de series temporales

Benchmark de aprendizaje federado. Dedicado a la comunidad. 🤗

Ollama para modelos de ML clásico. Compilador AOT que convierte modelos de XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost y ONNX en código de inferencia C99 nativo. Un comando para cargar, un comando para servir. 336 veces más rápido que la inferencia en Python.

Biblioteca de aprendizaje profundo (DLL) rápida para C++ (ANN, CNN, RBM, DBN, etc.).

Diagramas de conceptos en física, química y ML.

Curso de aprendizaje automático sin servidor para construir servicios de predicción habilitados por IA a partir de modelos y características

ML-capsule es un proyecto para principiantes y entusiastas de la ciencia de datos que no cuentan con un mentor y desean aprender Machine Learning. A través de este repositorio, pueden aprender ML, DL y tecnologías relacionadas mediante proyectos del mundo real para prepararse para entrevistas.

Tutoriales de aprendizaje automático informado por la física (Pytorch y Jax)

Una biblioteca para generar y evaluar datos tabulares sintéticos para privacidad, equidad y aumento de datos.

Implementación de algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo Inverso (IRL) en Python/Tensorflow. Deep MaxEnt, MaxEnt, LPIRL.

HISTDATA: conjunto de datos compuesto por todos los pares de divisas FX, petróleo crudo e índices bursátiles. API sencilla para recuperar datos históricos de precios FX (hasta 1 minuto y datos tick).

Ejemplos de técnicas para entrenar, explicar y depurar modelos de ML en cuanto a precisión, discriminación y seguridad.

Emparejador profundo conjunto para puntos y líneas 🖼️💥🖼️ (ICCV 2023).

Inteligencia meteorológica impulsada por IA para futuros de materias primas agrícolas. Predice movimientos de precios con 48-72 horas de antelación en zumo de naranja, café, cacao, azúcar, maíz y trigo utilizando Claude Sonnet y datos satelitales

Un conjunto de datos de audio gratuito de dígitos hablados. Una versión de audio de MNIST.

Construye 12 aplicaciones de datos en Python con Streamlit.

Pipeline de OCR multimodal optimizado para entrenamiento de ML (texto, figuras, matemáticas, tablas, diagramas)

[JMLR 2023] Quantus es un kit de herramientas de IA explicable para la evaluación responsable de explicaciones de redes neuronales.

Plataforma rápida de modelado de temas

Caja de herramientas basada en Python con diversos métodos para la toma de decisiones, cuantificación de incertidumbre y emulación estadística: multi-fidelidad, diseño experimental, optimización bayesiana, cuadratura bayesiana, etc.