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aprendizaje profundo para procesamiento de imágenes, incluyendo clasificación y detección de objetos, etc.

FinRL®: Aprendizaje por refuerzo financiero. 🔥

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.

Ruta de aprendizaje de inteligencia artificial, con cerca de 200 casos prácticos y proyectos, material didáctico gratuito, ¡desde cero hasta la práctica profesional! Incluye áreas populares como: Python, matemáticas, machine learning, análisis de datos, deep learning, visión por computador, procesamiento del lenguaje natural, PyTorch, TensorFlow, machine-learning, deep-learning, data-analysis, data-mining, mathematics, data-science, artificial-intelligence, python, tensorflow, tensorflow2, caffe, keras, pytorch, algorithm, numpy, pandas, matplotlib, seaborn, nlp, cv, entre otros.

Un recurso para aprender sobre Machine Learning y Deep Learning

docTR (Document Text Recognition): una biblioteca fluida, de alto rendimiento y accesible para tareas relacionadas con OCR impulsada por Deep Learning. Desarrollo y mantenimiento continuos por t2k.

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

Herramientas para diseñar o visualizar la arquitectura de redes neuronales

:stuck_out_tongue_closed_eyes: TensorFlowTTS: Síntesis de voz en tiempo real de vanguardia para TensorFlow 2 (compatible con inglés, francés, coreano, chino, alemán y fácil de adaptar a otros idiomas)

Un repositorio creado para ayudar a quienes se están iniciando en el machine learning o se están preparando para estudiar. (Este repositorio está destinado a ayudar a quienes estén interesados en el estudio del machine learning)

100 ejemplos de aprendizaje profundo, deep learning, clasificación de imágenes, reconocimiento de objetos, detección de objetos, procesamiento de lenguaje natural (NLP), clasificación de textos, TensorFlow, PyTorch

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

Redes neuronales de grafos con Keras y TensorFlow 2.

Monitorea el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo y el uso de hardware desde tu teléfono móvil

Generadores de datos sintéticos para datos tabulares y de series temporales

Artículos relevantes en el campo del procesamiento de lenguaje natural (con notas de lectura), modelos de reproducción y procesamiento de datos (código disponible en versiones TensorFlow y PyTorch)

XuanCe: Una biblioteca de aprendizaje por refuerzo profundo integral y unificada.

Código fuente del libro "Reinforcement Learning: Theory and Python Implementation"

:zap: TensorFlowASR: Reconocimiento automático de voz casi de última generación en TensorFlow 2. Idiomas compatibles que pueden usar caracteres o subpalabras

Detección de actividades localizadas espacio-temporalmente en tiempo real mediante el seguimiento de puntos clave del cuerpo.

¡Entrena un detector de objetos yolov3 de última generación desde cero!

Modelo ELECTRA preentrenado para coreano.

Implementación de YOLOv3 en TensorFlow 2.3.1.

Estima poses humanas 3D absolutas a partir de imágenes RGB.

Implementación en Keras del modelo Open-NSFW de Yahoo.

Biblioteca eficiente y amigable de redes neuronales gráficas para TensorFlow 1.x y 2.x.