machine-learning

Deep Learning Simplified est un dépôt open source contenant des projets de deep learning de niveau débutant à avancé pour les contributeurs souhaitant débuter dans ce domaine. URL Devfolio : https://devfolio.co/projects/deep-learning-simplified-f013

Yet Another Language Model : inférence LLM en C++/CUDA, sans aucune bibliothèque à l'exception des E/S.

Estimer des poses humaines 3D absolues à partir d'images RGB.

Une bibliothèque Python pour la détection d'événements sociaux.

AI-in-a-Box tire parti de l'expertise mondiale de Microsoft pour développer et fournir des solutions d'IA et de ML à la communauté technique. Notre objectif est de proposer une collection organisée d'accélérateurs de solutions pour aider les ingénieurs à configurer rapidement et facilement leurs environnements et solutions d'IA/ML.

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Une liste de ressources exceptionnelles pour l'investissement quantitatif et les stratégies de trading, axée sur les applications de l'intelligence artificielle et du machine learning en finance.

Ce dépôt contient le code d'évaluation pour l'article "MMMU: A Massive Multi-discipline Multimodal Understanding and Reasoning Benchmark for Expert AGI"

DÉPRÉCIÉ, maintenant dans sktime - package compagnon pour l'apprentissage profond basé sur TensorFlow

Plongement à distorsion minimale avec PyTorch

MatterSim : Un modèle atomistique d'apprentissage profond à travers les éléments, les températures et les pressions.

Utiliser des modèles PyTorch avec CasADi pour l'optimisation guidée par les données ou le contrôle optimal basé sur l'apprentissage. Prend en charge Acados.

Articles AAAI 2024 : explorez une collection complète de documents de recherche innovants présentés lors de l'une des principales conférences sur l'intelligence artificielle. Intégrez facilement les implémentations de code pour une meilleure compréhension. ⭐ Découvrez le summum du progrès en intelligence artificielle avec ce dépôt !

Collection de papiers et de projets open source de l'ICLR au fil des ans, incluant ICLR 2021, ICLR 2022, ICLR 2023, ICLR 2024 et ICLR 2025.

Matériel de cours pour l'apprentissage automatique.

Bindings Julia pour le différenciateur automatique Enzyme

Articles de recherche récents sur les modèles de fondation pour l'optimisation combinatoire

Cadre pour une mise en œuvre rapide de pipelines de traitement et d'exploitation de données

Modeltime intègre les modèles de prévision de séries temporelles et le machine learning dans un seul framework

QKeras : une bibliothèque de deep learning par quantification pour Tensorflow Keras

Monty est un framework d'apprentissage sensorimoteur basé sur la théorie des mille cerveaux du néocortex.

💭 Analyse de sentiment basée sur les aspects : Transformer & ML explicable (TensorFlow)

Dépôt officiel de l'article "Grokfast: Accelerated Grokking by Amplifying Slow Gradients"

Package Python pour la prédiction conforme

Label Objects and Save Time (LOST) - Concevez votre propre processus d'annotation d'images intelligent dans un environnement web.

Liens vers les publications de conférences/revues en vérification automatisée des faits (ressources pour l'article TACL22/EMNLP23).

Un framework simplifié et des utilitaires pour PyTorch

TOROS Buffalo : Un projet open source rapide, évolutif et prêt pour la production pour les systèmes de recommandation

Moteur de recherche de modèles de langage construit sur une base de données vectorielle et un stockage clé/valeur générique.

Pipeline d'augmentation pour le rendu de processus synthétiques d'impression, de télécopie, de numérisation et de photocopie de documents