tensorflow

TFX est une plateforme de bout en bout pour le déploiement de pipelines ML en production.

Projets, corpus, articles et tutoriels sur les chatbots. Chatbots chinois => :

Système de reconnaissance de texte manuscrit (HTR) implémenté avec TensorFlow.

Un framework Python open source pour l'apprentissage automatique hybride quantique-classique.

🎙 Reconnaissance vocale utilisant le framework de deep learning TensorFlow et des réseaux de neurones sequence-to-sequence

Gin fournit un framework de configuration léger pour Python

Une IA pour la génération de musique

Utilisez AnimeGANv3 pour créer vos propres œuvres d'animation, notamment en transformant des photos ou des vidéos en style anime.

RetinaFace : bibliothèque de détection faciale profonde pour Python

Un package de deep learning pour la représentation de l'énergie potentielle à N-corps et la dynamique moléculaire

TensorFlow Recommenders est une bibliothèque pour construire des modèles de systèmes de recommandation en utilisant TensorFlow.

Un serveur de gestion de photos moderne basé sur le web. Hébergez-le sur votre serveur domestique pour retrouver facilement n'importe quelle photo de votre collection depuis n'importe quel appareil. Le filtrage intelligent est rendu possible grâce à la reconnaissance d'objets, la reconnaissance faciale, la géolocalisation, l'analyse des couleurs et d'autres algorithmes de ML.

Bibliothèque d'inférence IA pour TinyML.

Processus gaussiens dans TensorFlow

La bibliothèque Petastorm permet l'entraînement et l'évaluation distribués ou sur machine unique de modèles de deep learning à partir de jeux de données au format Apache Parquet. Elle prend en charge des frameworks ML tels que Tensorflow, Pytorch et PySpark et peut être utilisée depuis du code Python pur.

Graphes de réseaux de neurones et métriques d'entraînement pour PyTorch, Tensorflow et Keras.

Analyseur de paysages sonores en temps réel auto-hébergé pour les oiseaux, les chauves-souris et la faune sauvage. Inférence IA locale multi-modèles, fonctionne 24/7 sur Raspberry Pi.

🤖 Expériences d'apprentissage automatique interactives : 🏋️ entraînement de modèles + 🎨 démonstration de modèles.

Liste approximative de mes ressources préférées en deep learning, utile pour revoir des sujets ou comme référence. J'ai parcouru tout le contenu listé ici avec soin. - Guillaume Chevalier

Une extension de navigateur gratuite, open source et axée sur la confidentialité pour bloquer le contenu « not safe for work », construite avec TensorFlow.js.

IA sur Hadoop.

Apprentissage automatique automatisé (AutoML) sur Kubernetes.

Paris sportifs sur la NBA utilisant l'apprentissage automatique

TensorLy : apprentissage de tenseurs en Python.

Différenciation automatique haute performance pour LLVM et MLIR

Ce dépôt fournit le code d'algorithmes d'apprentissage automatique pour les appareils en périphérie (edge devices) développés par Microsoft Research India.

Collection de notebooks Google Colaboratory pour des expérimentations rapides et faciles

Modèle XLNet chinois pré-entraîné.

Expériences d'hyperparamètres avec TensorFlow et Keras

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