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Python में संभावित समय श्रृंखला मॉडलिंग

3D डीप लर्निंग रिसर्च को तेज़ करने के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी

यह रिपॉजिटरी डेटा साइंस सीखने के लिए मुफ़्त संसाधनों का एक संकलन है।

PyTorch में शुरुआत से, चरण-दर-चरण एक रीज़निंग LLM लागू करें।

PyTorch के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान

Kodezi Chronos एक डिबगिंग-प्रथम भाषा मॉडल है जो SWE-bench Lite (80.33%) पर अत्याधुनिक परिणाम प्राप्त करता है और 67% वास्तविक दुनिया की सुधार सटीकता प्रदान करता है, जो GPT-4 से छह गुना से अधिक बेहतर है। इसे एडैप्टिव ग्राफ-गाided रिट्रीवल और पर्सिस्टेंट डिबग मेमोरी के साथ बनाया गया है। मॉडल Q1 2026 में Kodezi OS के माध्यम से उपलब्ध होगा।

यह मेरा विश्वास है कि आप, स्नातकोत्तर छात्र और नौकरी चाहने वाले जिनके लिए यह पुस्तक मुख्य रूप से है, इसे पढ़ने से लाभान्वित होंगे; हालांकि, मुझे आशा है कि सबसे अनुभवी शोधकर्ता भी इसे आकर्षक पाएंगे।

द एब्स्ट्रक्शन एंड रीज़निंग कॉर्पस

MuJoCo का उपयोग करके भौतिकी-आधारित सिमुलेशन और Reinforcement Learning वातावरण के लिए Google DeepMind का सॉफ्टवेयर स्टैक।

NLP के लिए डेटा ऑग्मेंटेशन

डेटा साइंस के लिए Python संसाधनों की क्यूरेटेड सूची।

सर्वोत्तम वास्तविक रूप से ओपन-सोर्स AI प्रोजेक्ट्स, मॉडल, टूल और इंफ्रास्ट्रक्चर की क्यूरेटेड सूची। दैनिक रूप से अपडेट किया जाता है।

वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में तैनात किए जाने वाले व्यावहारिक उत्पादन-स्तरीय गहरे शिक्षण सिस्टम के निर्माण के लिए एक दिशानिर्देश।

रियल-टाइम कम्युनिकेशन के लिए पाइथन लाइब्रेरी

सार्वजनिक प्रशासन के सामाजिक नियंत्रण के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस | **इस रिपॉजिटरी को बार-बार अपडेट नहीं किया जाता है। README देखें**

Tree of Thoughts का प्लग-इन और प्ले कार्यान्वयन: लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स के साथ विचारशील समस्या समाधान जो मॉडल की तर्क क्षमता को कम से कम 70% तक बढ़ाता है।

"लार्ज लैंग्वेज मॉडल" लेखक: झाओ शिन, ली जुनिई, झोउ कुन, तांग तियानयी, वेन जिरोंग

Tengine एम्बेडेड डिवाइस के लिए एक हल्का, उच्च-प्रदर्शन, मॉड्यूलर इन्फेरेंस इंजन है।

LLM एप्लिकेशन्स के लिए लोकल परसिस्टेंट मेमोरी स्टोर, जिसमें claude desktop, github copilot, codex, antigravity आदि शामिल हैं।

Oracle AI Database और OCI सेवाओं का उपयोग करके एप्लिकेशन, एजेंट और सिस्टम बनाने वाले AI डेवलपर्स के लिए तकनीकी संसाधन

NeuralProphet: एक सरल पूर्वानुमान पैकेज

MongoDB का जनरेटिव AI शोकेस: रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG), AI एजेंट्स और उद्योग-विशिष्ट उपयोग के मामलों को कवर करने वाले उदाहरणों और नमूना अनुप्रयोगों का एक व्यापक संग्रह।

रिपॉजिटरी जिसमें कंप्यूटर साइंस के विभिन्न विषयों पर लिंक और संसाधन शामिल हैं।

इस पूर्ण 0 से 100 रिपॉजिटरी के साथ Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI, Deep Learning, Data Science, Natural Language Processing, Reinforcement Learning और बहुत कुछ में कुशल बनें।

Segment Anything Model (SAM) के साथ भू-स्थानिक डेटा को खंडित करने के लिए एक Python पैकेज

Baichuan Intelligent Technology द्वारा विकसित बड़े भाषा मॉडल की एक श्रृंखला

डीप लर्निंग / आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और मशीन लर्निंग ट्यूटोरियल की एक व्यापक सूची - जो AI/डीप लर्निंग / मशीन विजन / NLP और जलवायु / ऊर्जा, ऑटोमोटिव, खुदरा, फार्मा, चिकित्सा, स्वास्थ्य सेवा, नीति, नैतिकता जैसे उद्योग-विशिष्ट क्षेत्रों में तेज़ी से फैल रही है।

TimeGPT-1: पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने के लिए उत्पादन-तैयार पूर्व-प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल। 100B से अधिक डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ के लिए जेनरेटिव प्रीट्रेनड ट्रांसफॉर्मर। यह केवल कुछ पंक्तियों के कोड के साथ खुदरा, बिजली, वित्त और IoT जैसे विभिन्न डोमेन की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है 🚀।

PyTorch में वेक्टर (और स्केलर) क्वांटाइजेशन

लॉजिक, बैचिंग और स्केलिंग पर पूर्ण नियंत्रण के साथ कस्टम AI इन्फेरेंस सर्वर बनाने के लिए एक न्यूनतम Python फ्रेमवर्क।