machine-learning

Une bibliothèque Python pour analyser les chaînes d'adresses non structurées des États-Unis en composants d'adresse.

Une bibliothèque PyTorch et plateforme d'évaluation pour la recherche sur la compression de bout en bout

GoMLX : un framework d'apprentissage automatique accéléré pour Go

Implémentations de référence des benchmarks d'inférence MLPerf®

Une liste complète de plus de 180 chaînes YouTube dédiées à la science des données, à l'ingénierie des données, au machine learning, au deep learning, à l'informatique, à la programmation et au génie logiciel.

Une liste professionnelle d'articles, de tutoriels et d'études sur l'IA pour les séries temporelles, issus des meilleures conférences et revues d'IA.

Implémentations extensibles et parallèles de t-SNE

Cours de science des données 2015 de General Assembly à Washington, DC

Backend multimodal unifié pour les applications de données IA

Package ML interprétable 🔍 pour une modélisation prédictive concise, transparente et précise (compatible sklearn).

Infer.NET est un framework pour effectuer des inférences bayésiennes dans des modèles graphiques.

Machine Learning University : Cours accéléré de vision par ordinateur.

MiniSom est une implémentation minimaliste de cartes auto-organisatrices (Self Organizing Maps).

ExtractThinker est une bibliothèque d'intelligence documentaire pour les LLM, offrant une interaction de type ORM pour des flux de travail documentaires flexibles et puissants.

Une bibliothèque de recherche approximative des plus proches voisins pour Python et Java, axée sur la facilité d'utilisation, la simplicité et le déploiement.

Implémentations de haute qualité de méthodes standards et de pointe pour diverses tâches.

Macaw-LLM : Modélisation linguistique multimodale avec intégration d'images, de vidéos, d'audio et de texte.

Une base de code unifiée pour l'apprentissage semi-supervisé (NeurIPS'22).

Convertissez n'importe quelle bibliothèque musicale en une bibliothèque d'échantillons de production musicale grâce au ML

Une liste organisée de plus de 100 ressources pour construire et déployer de l'IA générative, visant à vous aider à devenir un Data Scientist spécialisé en IA générative avec les LLM.

Sionna : Une bibliothèque open source pour la recherche sur les systèmes de communication

Entraînement unifié de Transformers pour la prévision de séries temporelles universelles.

Collection de bibliothèques, services et articles de recherche liés à la recherche vectorielle

Inférence INT4/INT5/INT8 et FP16 sur CPU pour le modèle de langage RWKV.

Que contiennent vos données ? Extrayez le schéma, les statistiques et les entités de vos jeux de données.

Boîte à outils pour optimiser les modèles ML pour le déploiement avec Keras et TensorFlow, incluant la quantification et l'élagage.

Second œil universel pour les joueurs en situation de handicap (Aide à la visée IA universelle (AI Aimbot) - ONNX/YOLOv8 - C#).

Extensions PyTorch pour le prototypage rapide en R&D et le farming sur Kaggle.

MarioKart autonome piloté avec TensorFlow.

Une simulation 2D Unity dans laquelle des voitures apprennent à naviguer sur différents parcours. Les voitures sont pilotées par un réseau de neurones à propagation avant. Les poids du réseau sont entraînés à l'aide d'un algorithme génétique modifié.