classification

Dépôt GitHub contenant des tutoriels pour le fine-tuning de modèles transformers sur diverses tâches de NLP.

MOMENT : Une famille de modèles de fondation pour séries temporelles, ICML'24

Compilation d'exemples concrets et notables de projets de machine learning ayant échoué

Un module de classification général permettant les classifications bayésiennes et LSI.

Optimisez les flux de travail et l'engagement du contenu WordPress grâce à l'intelligence artificielle.

[CVPR2026]🚀🚀🚀 Code officiel de l'article "YOLO-Master: MOE-Accelerated with Specialized Transformers for Enhanced Real-time Detection." *(YOLO = You Only Look Once)* 🔥🔥🔥

Une réimplémentation PyTorch de CheXNet

Un modèle unifié de séries temporelles multi-tâches.

Clusters et éléments à attacher aux événements ou attributs MISP (comme les acteurs de menace)

Ce dépôt fournit une liste complète de jeux de données de satellites radar et optiques sélectionnés pour la détection, la classification, la segmentation sémantique et la segmentation d'instances de navires. Ces jeux de données sont idéaux pour les applications en vision par ordinateur, machine learning, télédétection et analyse maritime.

Compendium de ressources de lecture gratuites sur le ML.

Réseau de neurones artificiels

Une liste organisée d'articles remarquables sur l'IA incarnée et les ressources associées issues de la recherche ou de l'industrie.

pytextclassifier est une boîte à outils pour la classification de texte. Implémentation de modèles de classification tels que LR, Xgboost, TextCNN, FastText, TextRNN, BERT, etc., prêts à l'emploi.

Ce dépôt contient une implémentation PyTorch de l'article : "Evidential Deep Learning to Quantify Classification Uncertainty"

Catégoriser les transactions dans Actual Budget en utilisant l'IA.