machine-learning

HLS का उपयोग करके FPGA पर मशीन लर्निंग

SpikingJelly PyTorch पर आधारित Spiking Neural Network (SNN) के लिए एक ओपन-सोर्स डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है।

एक Node.js CLI जो सामग्री के आधार पर फ़ाइलों का बुद्धिमानी से नाम बदलने के लिए Ollama और LM Studio मॉडल (Llava, Gemma, Llama आदि) का उपयोग करता है

मेडिकल इमेजिंग में डिफ्यूजन मॉडल्स (Medical Image Analysis Journal में प्रकाशित)

DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) एक रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंट है जिसे डिफ्यूजन वर्ल्ड मॉडल में प्रशिक्षित किया गया है। NeurIPS 2024 Spotlight।

.NET for Apache® Spark™ .NET डेवलपर्स के लिए Apache Spark™ को आसानी से सुलभ बनाता है।

फ़ेडरेटेड लर्निंग (federated learning) के बारे में सब कुछ, जिसमें रिसर्च पेपर्स, किताबें, कोड, ट्यूटोरियल, वीडियो और बहुत कुछ शामिल हैं।

NSFW डिटेक्टर का Keras मॉडल

JAX में संख्यात्मक अंतर समीकरण सॉल्वर। ऑटोडिफ़रेंशिएबल और GPU-सक्षम। https://docs.kidger.site/diffrax/

एक ऑन-प्रिमाइसेस, OCR-मुक्त असं estructured डेटा निष्कर्षण, मार्कडाउन रूपांतरण और बेंचमार्किंग टूलकिट। (https://idp-leaderboard.org/)

ONNX फाइलों के लिए हल्की अनुमान लाइब्रेरी, C++ में लिखी गई। यह RPI Zero 2 (या 298MB RAM में) पर Stable Diffusion XL 1.0 चला सकती है और डेस्कटॉप तथा सर्वर पर Mistral 7B भी चला सकती है। ARM, x86, WASM, RISC-V समर्थित। XNNPACK द्वारा त्वरित। Python, C# और JS(WASM) बाइंडिंग उपलब्ध हैं।

मशीन लर्निंग विधियों के अभ्यासों के उत्तर, ऑनलाइन पठन पता: https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

एक प्रूफ-ऑफ-कांसेप्ट jupyter एक्सटेंशन जो अंग्रेजी क्वेरी को प्रासंगिक python कोड में परिवर्तित करता है

Humanoid-Gym: ज़ीरो-शॉट Sim2Real ट्रांसफर के साथ ह्यूमेनाइड रोबोट के लिए सुदृढीकरण सीखना https://arxiv.org/abs/2404.05695

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डिज़ाइन और प्रायिकता मॉडल के साथ बेयसियन पूर्वानुमान के लिए एक Python पैकेज।

एक आसान वेब इंटरफ़ेस या डेस्कटॉप ऐप में किसी भी प्रकार के डेटा, छवियों, पाठ या दस्तावेजों को सहयोग करें और लेबल करें।

एरियल और सैटेलाइट इमेज पर सिमेंटिक सेगमेंटेशन। इमारतों, पार्किंग लॉट, सड़कों, पानी, बादलों जैसी विशेषताओं को निकालता है।

Windows और Linux के लिए दुनिया का पहला ओपन सोर्स फेस रिकग्निशन SDK (फेस डिटेक्शन, फेस लैंडमार्क एक्सट्रैक्शन, फेस फीचर एक्सट्रैक्शन, फेस टेम्पलेट मैचिंग)

अपूर्ण औद्योगिक अनियमित रूप से नमूना लिए गए बहुभिन्नरूपी TS (मल्टीवेरिएंत टाइम सीरीज़) पर वैज्ञानिक विश्लेषण कार्यों के लिए 50+ SOTA न्यूरल नेटवर्क मॉडल के साथ वास्तविकता-केंद्रित मशीन/डीप लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए एक Python टूलकिट/लाइब्रेरी।

LaTeX में Bayesian नेटवर्क, ग्राफिकल मॉडल, टेंसर, तकनीकी फ्रेमवर्क और चित्र बनाना।

Python स्ट्रीम प्रोसेसिंग।

Python में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क के साथ डीप और ऑनलाइन लर्निंग।

संगीत निर्माण के लिए एक AI

सभी के लिए RF और रिवर्स इंजीनियरिंग फ्रेमवर्क। अपना समर्थन दिखाने के लिए फॉलो और ★ करें!

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: AI में अत्याधुनिक तकनीक का मूल्यांकन

The Hundred-Page Machine Learning Book से चित्रों को पुनरुत्पादित करने के लिए Python कोड।

🤖 नॉलेज ग्राफ एम्बेडिंग सीखने और मूल्यांकन के लिए एक Python लाइब्रेरी

प्रशिक्षण डेटा की गोपनीयता के साथ मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लाइब्रेरी

Natural Language Processing (NLP) और Machine Learning (ML) पर 1000+ सर्वे पेपर्स का संग्रह।

Scaled-YOLOv4: स्केलिंग क्रॉस स्टेज पार्शियल नेटवर्क