machine-learning

पैकर, प्रोटेक्टर,ऑब्फ्यूस्कटर और ओडिटीज के लिए एंड्रॉइड एप्लिकेशन आइडेंटिफ़ायर - एंड्रॉइड के लिए PEiD

🧠 अपने एजेंट्स को अनुभव से सीखने दें। अब kayba.ai पर होस्टेड सॉल्यूशन के रूप में उपलब्ध है।

Vulkan पर निर्मित सामान्य प्रयोजन GPU कंप्यूट फ्रेमवर्क जो हजारों क्रॉस-वेंडर ग्राफिक्स कार्ड (AMD, Qualcomm, NVIDIA आदि) का समर्थन करता है। अत्यधिक तेज़, मोबाइल-सक्षम, असमकालिक और उन्नत GPU डेटा प्रोसेसिंग उपयोग के मामलों के लिए अनुकूलित। Linux Foundation द्वारा समर्थित।

Torch और TensorRT के लिए डीप लर्निंग सर्वर और CLI

Python में सिंगल-सेल विश्लेषण। >100M सेल्स तक स्केल होता है।

PyTorch में विकेंद्रीकृत (decentralized) डीप लर्निंग। दुनिया भर के हज़ारों स्वयंसेवकों पर मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए निर्मित।

Tensorflow 2.0 में कार्यान्वित YoloV3

2-2000x तेज़ ML एल्गोरिदम, 50% कम मेमोरी उपयोग, सभी हार्डवेयर पर काम करता है - नए और पुराने दोनों।

JavaScript के साथ Hugging Face का उपयोग करें

मशीन लर्निंग, कंप्यूटर विजन और कंप्यूटर साइंस में विषयों की समीक्षा के लिए उपयोगी 200+ विस्तृत फ्लैशकार्ड।

PyTorch का उपयोग करके मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के साथ वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने पर Jupyter Notebook ट्यूटोरियल। विषय: Detectron 2 के साथ चेहरा पहचान, LSTM ऑटोएन्कोडर के साथ टाइम सीरीज़ विसंगति पहचान, YOLO v5 के साथ ऑब्जेक्ट डिटेक्शन, अपना पहला न्यूरल नेटवर्क बनाएं, कोरोनावायरस दैनिक मामलों के लिए टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान, BERT के साथ सेंटीमेंट विश्लेषण

इस रिपॉजिटरी में पायथन में "An Introduction to Statistical Learning" पुस्तक में शामिल अभ्यास और उनके समाधान हैं।

SimCLR का PyTorch कार्यान्वयन: विजुअल रिप्रेजेंटेशन के कॉन्ट्रास्टिंग लर्निंग के लिए एक सरल फ्रेमवर्क

Rust में ONNX मॉडल के लिए तेज़ ML अनुमान और प्रशिक्षण

🤗 Evaluate: मशीन लर्निंग मॉडल और डेटासेट का आसानी से मूल्यांकन करने के लिए एक लाइब्रेरी।

एक Python लाइब्रेरी जो डेटा वैज्ञानिकों को सहसंबंध देखने के बजाय कारण का अनुमान लगाने में मदद करती है।

Argo (एक CNCF ग्रेजुएটেড प्रोजेक्ट) से संबंधित शानदार प्रोजेक्ट्स और संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

कार्यान्वयन के साथ निर्णय, वर्गीकरण और प्रतिगमन पेड़ों (decision, classification and regression trees) पर शोध पत्रों का एक संग्रह।

cubestudio ओपन-सोर्स क्लाउड-नेटिव वन-स्टॉप मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग/LMM AI प्लेटफॉर्म/MaaS/mlops/आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्लेटफॉर्म/ट्रेनिंग-इन्फॉरेंस प्लेटफॉर्म

वितरित, स्केलेबल PyTorch अनुप्रयोगों के लिए मशीन लर्निंग मेट्रिक्स।

🍕 डेटा विश्लेषण और संबंधित क्षेत्रों में अध्ययन सामग्री, डेटा के साथ काम करने वाली कंपनियों और अवधारणाओं की शब्द सूची के बारे में जानकारी एकत्र करने के लिए रिपॉजिटरी

कार्यान्वयन के साथ कम्युनिटी डिटेक्शन रिसर्च पेपर की एक क्यूरेटेड सूची।

मॉलिक्यूल प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन के लिए मैसेज पासिंग न्यूरल नेटवर्क्स

शुरुआत से ML

AI अनुप्रयोगों के लिए मेडिकल इमेजिंग प्रोसेसिंग।

SDG उच्च गुणवत्ता वाला संरचित सारणीबद्ध डेटा उत्पन्न करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक विशेष फ्रेमवर्क है।

लेखों, लिस्टिंग, खोज परिणामों और अनुशंसाओं के लिए एक लो-कोड मशीन लर्निंग वैयक्तिकृत रैंकिंग सेवा जो उपयोगकर्ता की व्यस्तता को बढ़ाती है। एक अनुकूल Learn-to-Rank इंजन

scikit-learn ऑब्जेक्ट्स में प्लॉटिंग कार्यक्षमता जोड़ने के लिए एक सहज लाइब्रेरी।

मशीन लर्निंग यूनिवर्सिटी: त्वरित नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग क्लास

किसी भी कंप्यूटर या एज डिवाइस को अपने कंप्यूटर विजन प्रोजेक्ट्स के लिए कमांड सेंटर में बदलें।