deep-learning

:PyTorch ट्यूटोरियल और सर्वोत्तम प्रथाएँ (best practices)।

अद्भुत आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग जैसा कि हम सीखते हैं। अध्ययन नोट्स और ऐसे विषयों के अद्भुत संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

डीप कन्वेक्शनल नेटवर्क का उपयोग करके स्वचालित फोटो गुणवत्ता संवर्द्धन के लिए सॉफ्टवेयर और प्री-ट्रेन्ड मॉडल

मशीन लर्निंग का उपयोग करके NBA स्पोर्ट्स सट्टेबाजी

Pytorch में Google Deepmind के Alphafold 3 का कार्यान्वयन

Google, Naver मल्टीप्रोसेस इमेज वेब क्रॉलर (Selenium)

🤗 Hugging Face ट्रांसफार्मर मॉडल के लिए कुशल, स्केलेबल और एंटरप्राइज़-ग्रेड CPU/GPU अनुमान सर्वर 🚀

Graph4nlp, NLP के लिए Graph Neural Networks के आसान उपयोग हेतु लाइब्रेरी है। विभिन्न शिक्षण संसाधनों के लिए हमारी DLG4NLP वेबसाइट (https://dlg4nlp.github.io/index.html) पर जाने के लिए स्वागत है!

ट्रैजेक्टory भविष्यवाणी पर अत्याधुनिक शोध सामग्री का चयन

Nx-संचालित न्यूरल नेटवर्क

वैज्ञानिक ऑडियो डेटा प्रोसेसिंग के लिए BirdNET एनालाइज़र।

यह रिपॉजिटरी Microsoft Research India में विकसित एज डिवाइसों के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का कोड प्रदान करती है।

सिंगल-सेल और स्पैटियल ओमिक्स डेटा का डीप प्रोबेबिलिस्टिक विश्लेषण।

LLVM और MLIR का उच्च-प्रदर्शन स्वचालित विभेदन।

एक ऑफ़लाइन डीप रीइंफोर्समेंट लर्निंग लाइब्रेरी

Pytorch में ICLR 2021 में प्रस्तावित 'lightweight' GAN का कार्यान्वयन। उच्च रिज़ॉल्यूशन वाली इमेज जनरेशन जिसे एक या दो दिन के भीतर प्रशिक्षित किया जा सकता है

सारणीबद्ध डेटा पर Deep Learning Models के लिए एक एकीकृत फ्रेमवर्क

NYU Deep Learning Spring 2021

आंतरिक Google Vizier सर्विस पर आधारित ब्लैकबॉक्स और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन के लिए Python-आधारित अनुसंधान इंटरफ़ेस।

Quantum Classical Simulation, Quantum Machine Learning, Quantum Neural Networks, Parameterized Quantum Circuits के लिए एक PyTorch-आधारित फ्रेमवर्क, जो वास्तविक क्वांटम कंप्यूटरों पर आसान परिनियोजन का समर्थन करता है।

तेज़ और आसान प्रयोगों के लिए google colaboratory नोटबुक का संग्रह

विज़न मॉडल (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3) के लिए ऑल-इन-वन ट्रेनिंग: प्री-ट्रेनिंग, फाइन-ट्यूनिंग, डिस्टिलेशन।

सारणीबद्ध और समय-श्रृंखला डेटा के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेटर

हेल्थकेयर अनुप्रयोगों के लिए एक डीप लर्निंग Python टूलकिट।

MixTeX मल्टीमॉडल LaTeX, ZhEn, और Table OCR। यह Windows पर स्थानीय रूप से ऑफ़लाइन कुशल CPU-आधारित अनुमान करता है।

UniFace: Python के लिए एक एकीकृत फेस एनालिसिस लाइब्रेरी | एक ही API के तहत डिटेक्शन, एलाइनमेंट, लैंडमार्क्स, फेस-मेश, रिकग्निशन, पार्सिंग, गेज़, एट्रिब्यूट्स और एंटी-स्पूफिंग।

TensorFlow और Keras के साथ हाइपरपरमीटर प्रयोग

एंड-टू-एंड संपीड़न अनुसंधान के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी और मूल्यांकन मंच

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (NLP) से संबंधित दस्तावेज़, पेपर और कोड, जिसमें टॉपिक मॉडल, वर्ड एम्बेडिंग, नामित इकाई पहचान, पाठ वर्गीकरण, पाठ निर्माण, पाठ समानता, मशीन अनुवाद आदि शामिल हैं।

डेटा साइंस, डेटा इंजीनियरिंग, मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, कंप्यूटर साइंस, प्रोग्रामिंग, सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग आदि के लिए 180+ YouTube चैनलों की एक व्यापक सूची।