machine-learning

Una lista seleccionada de recursos de inteligencia artificial (cursos, herramientas, aplicaciones, proyectos de código abierto).

Este repositorio contiene una lista de lectura de artículos sobre segmentación de series temporales. El repositorio sigue en mejora continua.

Happy Transformer facilita el ajuste fino y la inferencia con modelos NLP Transformer.

Modelo de predicción lineal con capacidades de ingeniería y selección de características automatizadas.

Recopilación de artículos de investigación, cuantización, herramientas y material de aprendizaje sobre compresión de modelos de machine learning.

OWASP CycloneDX es un estándar de lista de materiales (BOM) de pila completa que proporciona capacidades avanzadas de cadena de suministro para la reducción de riesgos cibernéticos. Incluye SBOM, SaaSBOM, HBOM, AI/ML-BOM, CBOM, OBOM, MBOM, VDR y VEX

Recopilación de artículos destacados sobre Language-Model-as-a-Service (LMaaS)

Cleora AI es un modelo de código abierto de propósito general para el aprendizaje eficiente y escalable de incrustaciones de entidades estables e inductivas para datos relacionales heterogéneos. Creado por el equipo de Synerise.com.

Tu guía práctica sobre las matemáticas utilizadas en la Inteligencia Artificial.

Un framework de seguimiento de experimentos simple y elegante que integra lógica de persistencia y mejores prácticas directamente en Python

Crea un chatbot o bot de preguntas y respuestas basado en el contenido de tu sitio web.

Agente interactivo de voz a voz de alta calidad y con transmisión en continuo en un solo archivo.

Muestras de audio que acompañan a publicaciones relacionadas con Tacotron, un modelo de síntesis de voz de extremo a extremo.

Un conjunto de herramientas para usar en Microsoft Azure Form Recognizer y servicios de OCR.

Biblioteca de aprendizaje automático para la web y Node.

Competiciones de CodaLab

Patrones de aprendizaje automático distribuido de Manning Publications por Yuan Tang https://bit.ly/2RKv8Zo

Implementación en PyTorch de Perceiver, Perceiver IO y Perceiver AR con scripts de PyTorch Lightning para entrenamiento distribuido

Este repositorio está destinado a todos los entusiastas de la IA que realmente aman leer libros y aprender.

Matriz de confusión en Python: grafica una matriz de confusión estética (estilo Matlab) usando seaborn y matplotlib.

apricot implementa optimización submodular con el fin de seleccionar subconjuntos de conjuntos de datos masivos para entrenar modelos de machine learning rápidamente. Ver la página de documentación: https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

Una colección de recursos de ciencia de datos y aprendizaje automático que me han resultado útiles (¡solo publico lo que he leído!).

Lista curada de cursos de ingeniería de aprendizaje automático de acceso público de CalTech, Columbia, Berkeley, MIT y Stanford.

¿Qué tan preparado está Rust para el Machine Learning?

Lista curada de artículos y recursos destacados sobre aprendizaje automático cuántico

¡Explora e interpreta grandes embeddings en tu navegador con visualización interactiva!

IA explicable para humanos

Un motor de OCR en Python simple que utiliza opencv

Ejecute sus cargas de trabajo de aprendizaje profundo en Kubernetes de forma más fácil y eficiente.

Plugin LV2 de Neural Amp Modeler