machine-learning

एक उच्च प्रदर्शन वाला एनीमे अपस्केलर

गॉसियन एज पोटेंशियल्स के साथ Philipp Krähenbühl के घने (पूर्णतः कनेक्टेड) CRF के लिए Python रैपर।

Keras टेम्पोरल कॉन्वोलutional नेटवर्क। Python और R को सपोर्ट करता है।

फेडरेटेड लर्निंग पर व्यापक और समय पर शैक्षणिक जानकारी (पेपर, फ्रेमवर्क, डेटासेट, ट्यूटोरियल, कार्यशालाएं)

Elyra, AI-केंद्रित दृष्टिकोण के साथ JupyterLab का विस्तार करता है।

ComfyUI का आधिकारिक फ्रंट-энд कार्यान्वयन

Ruby में LLM-संचालित एप्लिकेशन बनाएँ

RAG (Retrieval-Augmented Generation) फ्रेमवर्क, प्रोजेक्ट्स और संसाधनों का एक कम्युनिटी-संचालित संग्रह। विकसित हो रहे RAG इकोसिस्टम में योगदान करें और इसे explore करें।

वर्चुअल फ़ीचर स्टोर (Virtual Feature Store)। अपने मौजूदा डेटा इंफ्रास्ट्रक्चर को फ़ीचर स्टोर में बदलें।

[ICLR 2024] "TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting" का आधिकारिक कार्यान्वयन

आधुनिक C++ में एक हल्का 3D Morphable Face Model लाइब्रेरी

🚀 मुफ़्त AI संसाधन - 🎓 पाठ्यक्रम, 👷 नौकरियां, 📝 ब्लॉग, 🔬 AI अनुसंधान, और बहुत कुछ - सभी के लिए!

भौतिक प्रतीकात्मक अनुकूलन

बिटमैप इमेज और पॉइंट क्लाउड के लिए वेब लेबलिंग टूल

स्टॉक प्रेडिक्शन करने के लिए python और scikit-learn का उपयोग करना

डिफरेंशियल प्राइवेसी के साथ PyTorch मॉडल को प्रशिक्षित करना

pytorch में "BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models" का कार्यान्वयन

एक Julia मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क

Feathr – उद्यमों के लिए एक स्केलेबल, एकीकृत डेटा और AI इंजीनियरिंग प्लेटफॉर्म

Jupyter Notebooks और NumPy में प्रथम-सिद्धांतों से कार्यान्वित और व्युत्पन्न ML एल्गोरिदम

शेप-चेक्ड टेंसर्स और न्यूरल नेटवर्क के साथ Rust में डीप लर्निंग

TinyML AI अनुमान लाइब्रेरी

टेक्स्ट जनरेशन के लिए BERT स्कोर

मशीन लर्निंग के लिए बेयसियन तरीकों के बारे में नोटबुक

TensorFlow में गॉसियन प्रक्रियाएं

Schemas, BLOBs और Predictions के लिए AI Datastore। अपने AI डेटा से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए अपने ऐप्स के साथ उपयोग करें या अंतर्निहित Human Supervision, Data Workflow और UI Catalog को एकीकृत करें।

सभी के लिए आसान और सहज मशीन लर्निंग।

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।

2023 से शुरू होने वाले ऑडियो जनरेशन के लिए नवीनतम AI मॉडल की एक टाइमलाइन!เช

💫 spaCy नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP) लाइब्रेरी के लिए मॉडल्स