machine-learning

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।

एक YAML से LLM को फाइन-ट्यून करें। लेयर स्ट्रीमिंग 4 GB लैपटॉप GPU पर 8B मॉडल को प्रशिक्षित करती है।

मशीन लर्निंग और एजेंटिक AI संसाधन, अभ्यास और अनुसंधान।

course.fast.ai का तीसरा संस्करण।

Torchreid: PyTorch में डीप लर्निंग पर्सन री-आइडेंटिफिकेशन।

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।

सांख्यिकी और इकोनोमेट्रिक मॉडल के साथ बिजली ⚡️ जैसी तेज़ फ़ोरकास्टिंग।

दुनिया भर के सड़क पतों को पार्स/सामान्य करने के लिए एक C लाइब्रेरी। सांख्यिकीय NLP और खुले भू-डेटा द्वारा संचालित।

मशीन लर्निंग की नींव: रैखिक बीजगणित, कैलकुलस, सांख्यिकी और कंप्यूटर साइंस

Java में एक इंजन-अग्नॉस्टिक डीप लर्निंग फ़्रेमवर्क

《Machine Learning Systems: Design and Implementation》 (V2 जल्द ही लॉन्च हो रहा है)

TensorFlow में एक प्रोबेबिलिस्टिक प्रोग्रामिंग भाषा। डीप जनरेटिव मॉडल, वेरिएशनल इन्फेरेंस।

NVIDIA Jetson और JetPack-L4T के लिए मशीन लर्निंग कंटेनर

🌟100+ ओरिजिनल LLM / RL आर्किटेक्चर डायग्राम्स📚, 'Large Model Algorithms' के लेखक द्वारा प्रस्तुत!💥 (100+ LLM/RL एल्गोरिदम मैप्स)

MegEngine एक तेज़, स्केलेबल, उपयोग में आसान और ऑटो-डिफ़रेंशिएशन समर्थित डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है।

PyTorch में न्यूरल नेटवर्क को लचीले और पारदर्शी तरीके से प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए हाई-लेवल लाइब्रेरी।

हजारों प्रोडक्शन मशीन लर्निंग मॉडल्स को पैकेज, डिप्लॉय, मॉनिटर और मैनेज करने के लिए एक MLOps फ्रेमवर्क।

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) माइक्रोसॉफ्ट रिसर्च का एक प्रोजेक्ट है जिसका उद्देश्य आर्थिक निर्णय लेने में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अवधारणाओं को लागू करना है। इसका एक लक्ष्य एक ऐसा टूलकिट बनाना है जो जटिल कारणात्मक अनुमान समस्याओं में स्वचालन लाने के लिए अत्याधुनिक मशीन लर्निंग तकनीकों को अर्थमिति के साथ जोड़ता है। आज तक, ALICE पायथन SDK (e

ह्यूमन फीडबैक (RLHF) के माध्यम से रिइंफोर्समेंट लर्निंग के साथ लैङ्ग्वेज मॉडल के वितरित प्रशिक्षण के लिए एक रिपो

DS/ML इंटरव्यू की तैयारी के लिए चीटशीट्स, बुक्स, प्रश्नों और पोर्टफोलियो का संग्रह

एक Rust मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क।

रिलैक्स! Flux वह ML लाइब्रेरी है जो आपको टेंसर नहीं बनाती

शुद्ध Go में तेज़ फेस डिटेक्शन, प्यूपिल/आई लोकलाइजेशन और फेशियल लैंडमार्क पॉइंट्स डिटेक्शन लाइब्रेरी।

Learn Prompting द्वारा Prompt Engineering, Generative AI, और LLM गाइड | सबसे बड़े Prompt Engineering लर्निंग कम्युनिटी के लिए हमारे Discord से जुड़ें

लेटेंट स्पेस की खोज करके और टेक्स्ट प्रॉम्प्ट के बीच मोर्फ़िंग करके Stable Diffusion के साथ 🔥 वीडियो बनाएं

ML.NET के लिए नमूने, .NET के लिए एक ओपन-सोर्स और क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क।

स्वचालित डेटा अन्वेषणात्मक विश्लेषण और विजुअलाइजेशन प्लेटफॉर्म की अगली पीढ़ी।

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।