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Un cadre open source d'apprentissage automatique pour tous

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🤗 Transformers : le framework de définition de modèles pour l'apprentissage automatique de pointe en texte, vision, audio et multimodal, pour l'inférence et l'entraînement.

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Tenseurs et réseaux de neurones dynamiques en Python avec une forte accélération GPU

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Le chemin le plus rapide vers l'observabilité full-stack basée sur l'IA, même pour les petites équipes.

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Moteur OCR open source Tesseract (dépôt principal)

Les modèles pour des systèmes à grande échelle évolutifs, fiables et performants.

Plateforme de données ouvertes pour les analystes, les quants et les agents IA.

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scikit-learn : apprentissage automatique en Python.

Deep Learning pour les humains

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Le langage de programmation Julia

Qlib est une plateforme d'investissement quantitatif orientée IA visant à utiliser les technologies d'IA pour renforcer la recherche quantitative, de l'exploration d'idées à la mise en production. Qlib prend en charge divers paradigmes de modélisation ML, incluant l'apprentissage supervisé, la modélisation de la dynamique de marché et l'apprentissage par renforcement, et est désormais équipé de https://github.com/microsoft/RD-Agent pour automatiser le processus de R&D.

Apache Airflow - Une plateforme pour créer, planifier et surveiller des flux de travail par programmation

Streamlit : un moyen plus rapide de créer et de partager des applications de données.

Un système de gestion documentaire surpuissant soutenu par la communauté : numérisez, indexez et archivez tous vos documents

Tutoriels et exemples TensorFlow pour débutants (supporte TF v1 et v2)