mxnet

Proyecto de análisis facial en 2D y 3D de última generación

Libro interactivo de deep learning con código para múltiples frameworks, matemáticas y discusiones. Adoptado en 500 universidades de 70 países, incluyendo Stanford, MIT, Harvard y Cambridge.

ncnn es un marco de inferencia de redes neuronales de alto rendimiento optimizado para plataformas móviles

Scripts de Deep Learning de última generación organizados por modelos: fáciles de entrenar y desplegar con precisión y rendimiento reproducibles en infraestructura de nivel empresarial.

Configura y personaliza un entorno de deep learning en segundos.

Kit de herramientas Gluon CV

MMdnn es un conjunto de herramientas para ayudar a los usuarios a interoperar entre diferentes frameworks de deep learning. Por ejemplo, conversión y visualización de modelos. Convierte modelos entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch Onnx y CoreML.

Una biblioteca acelerada por GPU que contiene bloques de construcción altamente optimizados y un motor de ejecución para el procesamiento de datos, con el fin de acelerar las aplicaciones de entrenamiento e inferencia de deep learning.

Modelado probabilístico de series temporales en Python

Un framework de deep learning independiente del motor en Java

En este repositorio compartiré algunas notas y referencias útiles sobre el despliegue de modelos basados en aprendizaje profundo en producción.

Este proyecto reproduce el libro Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/), adaptando el código de MXNet a PyTorch.

Entorno de pruebas (sandbox) para entrenar redes de deep learning

🔮 Un enfoque funcional e innovador del aprendizaje profundo, compatible con tus bibliotecas favoritas

Machine Learning University: Clase acelerada de procesamiento de lenguaje natural

Una biblioteca para entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático en Amazon SageMaker

IA en Hadoop.

TensorLy: aprendizaje de tensores en Python.

Machine Learning University: Clase acelerada de visión artificial

:computer: Aprende a hacer que las máquinas aprendan para que no tengas que esforzarte en programarlas; La lista definitiva

Machine Learning University: Clase acelerada de datos tabulares

Un framework de alto rendimiento para servir modelos de ML, que ofrece procesamiento por lotes dinámico y pipelines de CPU/GPU para aprovechar al máximo su equipo de cómputo