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Aim 💫 — Un rastreador de experimentos de código abierto fácil de usar y muy potente.

Código para Tensorflow Machine Learning Cookbook

Todos los materiales del curso Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow.

Plataforma de inferencia de IA generativa y predictiva distribuida estandarizada para despliegue escalable y multi-framework en Kubernetes

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.

T81-558: Keras - Aplicaciones de redes neuronales profundas en la Universidad Washington en St. Louis

ZenML 🙏: Una plataforma de IA desde pipelines hasta agentes. https://zenml.io.

Aprender a ver en la oscuridad. CVPR 2018

Biblioteca de TensorFlow de alto rendimiento para finanzas cuantitativas.

Las herramientas de Core ML contienen herramientas de soporte para la conversión, edición y validación de modelos de Core ML.

Herramientas para diseñar o visualizar la arquitectura de redes neuronales

una tarea de inpainting de imágenes por aprendizaje automático que elimina marcas de agua de forma instintiva de la imagen, haciéndola indistinguible de la imagen real

Modelo de Keras para generar código HTML a partir de maquetas de sitios web dibujadas a mano. Implementa una arquitectura de subtitulación de imágenes para procesar las imágenes fuente.

Danfo.js es una librería de JavaScript de código abierto que proporciona estructuras de datos de alto rendimiento, intuitivas y fáciles de usar para manipular y procesar datos estructurados.

Recursos, prácticas e investigación en Aprendizaje Automático e IA Agéntica

Modelos de segmentación con backbones preentrenados. Keras y TensorFlow Keras.

Fundamentos de aprendizaje automático: álgebra lineal, cálculo, estadística y ciencias de la computación.

Un framework de deep learning independiente del motor en Java

Contenedores de Machine Learning para NVIDIA Jetson y JetPack-L4T

Un lenguaje de programación probabilística en TensorFlow. Modelos generativos profundos e inferencia variacional.

Síntesis de escritura a mano con RNNs ✏️

TNN: desarrollado por Tencent Youtu Lab y Guangying Lab, un framework de inferencia de aprendizaje profundo uniforme para móviles, escritorio y servidores. TNN se destaca por varias características sobresalientes, incluyendo su capacidad multiplataforma, alto rendimiento, compresión de modelos y poda de código. Basado en ncnn y Rapidnet, TNN refuerza aún más el soporte y la optimización de rendimiento para dispositivos móviles, y también

Un repositorio para almacenar modelos convertidos entre varios frameworks. Los frameworks compatibles son TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU y CoreML.

TFDS es una colección de conjuntos de datos listos para usar con TensorFlow, Jax, ...

Tengine es un motor de inferencia ligero, modular y de alto rendimiento para dispositivos integrados

Una implementación limpia basada en AlphaZero para cualquier juego en cualquier framework + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 y más

Razonamiento probabilístico y análisis estadístico en TensorFlow

Backbones de IA eficientes que incluyen GhostNet, TNT y MLP, desarrollados por Huawei Noah's Ark Lab.

Una biblioteca para aprendizaje automático científico y aprendizaje informado por la física

Clasificación de texto en chino mediante CNN-RNN, basado en TensorFlow