data-augmentation

कमजोर पर्यवेक्षण (weak supervision) के साथ ट्रेनिंग डेटा को तेजी से जेनरेट करने के लिए एक सिस्टम

डीप लर्निंग ट्रेनिंग और इन्फेरेंस एप्लीकेशन को तेज करने के लिए डेटा प्रोसेसिंग के वास्ते अत्यधिक अनुकूलित बिल्डिंग ब्लॉक और एक निष्पादन इंजन वाली GPU-त्वरित लाइब्रेरी।

🔥🔥PaddlePaddle और PyTorch पर आधारित उच्च-प्रदर्शन फेस रिकग्निशन लाइब्रेरी🔥🔥

TextAttack 🐙 NLP में एडवरसेरियल हमलों, डेटा संवर्द्धन और मॉडल प्रशिक्षण के लिए एक Python फ्रेमवर्क है https://textattack.readthedocs.io/en/master/

एक उच्च-प्रदर्शन Python-आधारित I/O सिस्टम, जो बड़े (और छोटे) डीप लर्निंग समस्याओं के लिए है, जिसमें PyTorch के लिए मजबूत समर्थन है।

AI अनुप्रयोगों के लिए मेडिकल इमेजिंग प्रोसेसिंग।

ऑडियो डेटा ऑगमेंटेशन के लिए एक Python लाइब्रेरी। यह ऑडियो ML मॉडल को प्रयोगशाला के बाहर वास्तविक दुनिया में बेहतर काम करने में मदद करती है।

🎨 NeMo Data Designer: शुरुआत से या सीड डेटा से उच्च गुणवत्ता वाला सिंथेटिक डेटा जनरेट करें।

fastdup एक शक्तिशाली, निःशुल्क टूल है जिसे इमेज और वीडियो डेटासेट से तेज़ी से मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह बेजोड़ स्केलेबिलिटी के साथ डेटा ऑपरेशन लागत को काफी कम करते हुए इमेज और लेबल दोनों की गुणवत्ता को बेहतर बनाने में मदद करता है।

वन-क्लिक चीनी डेटा संवर्धन पैकेज; NLP डेटा संवर्धन, bert डेटा संवर्धन, EDA: pip install nlpcda

उपयोगी डेटा संवर्धन संसाधनों की सूची। आपको यहां कुछ असामान्य तकनीकें, लाइब्रेरी, GitHub रिपो के लिंक, पेपर और अन्य मिलेंगे।

TKDE पेपर "Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive" के लिए कोड।

यह रिपॉजिटरी "A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models" के लिए पेपर एकत्र करती है। हम KD को नॉलेज एलिसिटेशन और डिस्टिलेशन एल्गोरिदम में विभाजित करते हैं, और LLM के स्किल और वर्टिकल डिस्टिलेशन का पता लगाते हैं।

PyTorch में तेज़ ऑडियो डेटा ऑग्मेंटेशन। audiomentations से प्रेरित। डीप लर्निंग के लिए उपयोगी।

Large Language Models (LLMs) का उपयोग करके जेनरेटिव इंफॉर्मेशन एक्सट्रैक्शन (IE) पर बेहतरीन शोध पत्र

भारतीय भाषाओं के लिए नेचुरल लैंग्वेज टूलकिट का उद्देश्य विभिन्न NLP कार्यों के लिए आउट-ऑफ-द-बॉक्स सपोर्ट प्रदान करना है जिनकी एक एप्लिकेशन डेवलपर को आवश्यकता हो सकती है

गोपनीयता, निष्पक्षता और डेटा संवर्धन के लिए सिंथेटिक सारणीबद्ध डेटा उत्पन्न करने और उसका मूल्यांकन करने के लिए एक लाइब्रेरी।

CAIRI सुपरवाइज्ड, सेमी- और सेल्फ-सुपरवाइज्ड विजुअल रिप्रेजेंटेशन लर्निंग टूलबॉक्स और बेंचमार्क

हल्का सिंगल पर्सन पोज़ एस्टिमेटर

सिंथेटिक पेपर प्रिंटिंग, फैक्सिंग, स्कैनिंग और कॉपी मशीन प्रक्रियाओं को रेंडर करने के लिए ऑग्मेंटेशन पाइपलाइन

अगली पीढ़ी के Albumentations: ओपन-सोर्स और व्यावसायिक उपयोग के लिए डुअल-लाइसेंस प्राप्त