mxnet

Projet d'analyse faciale 2D et 3D à la pointe de la technologie.

Livre interactif sur le deep learning incluant code multi-framework, mathématiques et discussions. Adopté par 500 universités dans 70 pays, dont Stanford, MIT, Harvard et Cambridge.

ncnn est un framework d'inférence de réseaux de neurones haute performance optimisé pour les plateformes mobiles

Scripts de Deep Learning de pointe organisés par modèles - faciles à entraîner et à déployer avec une précision et des performances reproductibles sur une infrastructure de niveau entreprise.

Configurez et personnalisez votre environnement de deep learning en quelques secondes.

Boîte à outils Gluon CV.

MMdnn est un ensemble d'outils facilitant l'interopérabilité entre différents frameworks de deep learning, tels que la conversion et la visualisation de modèles entre Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch, Onnx et CoreML.

Bibliothèque accélérée par GPU contenant des blocs de construction hautement optimisés et un moteur d'exécution pour le traitement de données, afin d'accélérer l'entraînement et l'inférence en deep learning.

Modélisation probabiliste de séries temporelles en Python.

Un framework d'apprentissage profond agnostique au moteur en Java

Dans ce dépôt, je partage des notes et des références utiles sur le déploiement de modèles basés sur l'apprentissage profond en production

Ce projet reproduit le livre Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/) en adaptant le code de MXNet vers PyTorch.

Bac à sable pour l'entraînement de réseaux de deep learning

🔮 Une approche fonctionnelle rafraîchissante du deep learning, compatible avec vos bibliothèques préférées.

Machine Learning University : cours accéléré sur le traitement du langage naturel.

Une bibliothèque pour entraîner et déployer des modèles de machine learning sur Amazon SageMaker.

IA sur Hadoop.

TensorLy : apprentissage de tenseurs en Python.

Machine Learning University : Cours accéléré de vision par ordinateur.

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

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Un framework de service de modèles ML haute performance, offrant un traitement par lots dynamique et des pipelines CPU/GPU pour exploiter pleinement votre machine de calcul.