machine-learning

Un centre de connaissances dédié à l'ingénierie des données et au machine learning.

Outil d'annotation audio open source pour les humains.

FAIR Sequence Modeling Toolkit 2

Bibliothèque de modèles hypergraphiques thermodynamiques en JAX

Framework et boîte à outils AutoML pour l'apprentissage automatique sur les graphes.

Projets liés à l'IA de confiance.

Le système d'auto-codage pour votre application — SDK Alan AI pour Cordova

Le moteur de machine learning pour hackers

Une liste de ressources en science des données et apprentissage automatique (principalement gratuites).

Une bibliothèque légère, composée uniquement d'en-têtes, pour utiliser des modèles Keras (TensorFlow) en C++.

Apprenez à faire apprendre les machines pour ne plus avoir à lutter pour les programmer ; la liste ultime

Modifiez le code Python pendant son exécution sans perdre l'état

Une liste de jeux de données Twitter et de ressources associées.

Exemples et outils pour Windows ML.

Plateforme de bio-informatique intégrant l'apprentissage de représentations à grande échelle et l'apprentissage profond multi-tâches.

Z80-μLM est un modèle de langage quantifié sur 2 bits suffisamment petit pour fonctionner sur un processeur Z80 8 bits. Entraînez des modèles conversationnels en Python, exportez-les en binaires .COM CP/M et discutez avec votre ordinateur vintage.

DataDreamer : Créer des prompts, générer des données synthétiques, entraîner et aligner des modèles.

Plongements latents apprenables pour l'analyse conjointe comportementale et neuronale - Implémentation officielle de CEBRA.

Forêts aléatoires généralisées (Generalized Random Forests).

Projets de fin d'études incluant code source, présentations, synopsis, rapports, documents, articles de recherche et tutoriels vidéo pour les disciplines techniques.

PyCIL : une boîte à outils Python pour l'apprentissage incrémental de classes.

TensorFlow 101 : Introduction au Deep Learning

Implémentation simple d'un transformer à partir de zéro en PyTorch. (archivé, dernière version sur Codeberg)

Bibliothèque open-source basée sur Qiskit pour les tâches d'apprentissage automatique quantique à grande échelle sur matériel quantique et simulateurs classiques

Une exploration approfondie des embeddings, en commençant par les fondamentaux.

Bibliothèque modulaire d'apprentissage par renforcement (RL) (implémentée en PyTorch, JAX et NVIDIA Warp) avec prise en charge de Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground et d'autres environnements

Code officiel de TimeCraft : un framework de génération de séries temporelles pour des applications réelles

Le package nnsight permet d'interpréter et de manipuler les rouages internes des modèles d'apprentissage profond.

Une bibliothèque adversarial PyTorch pour les méthodes d'attaque et de défense sur les images et les graphes

MapReduce, Spark, Java et Scala pour le livre Data Algorithms.