machine-learning

कोड की एक ही पंक्ति के साथ किसी भी आकार के किसी भी डेटासेट को स्वचालित रूप से विज़ुअलाइज करें। Ram Seshadri द्वारा निर्मित। सहयोगियों का स्वागत है। अनुरोध पर अनुमति दी जाती है।

डेटा से गैर-रेखीय गतिशीलता प्रणालियों की विरल पहचान के लिए एक पैकेज

अद्भुत स्पीकर डायरिज़ेशन पेपर, लाइब्रेरी, डेटासेट और अन्य संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

OpenAI GPT-3 API तक पहुँचने के लिए एक अनौपचारिक C#/.NET SDK

Petastorm लाइब्रेरी Apache Parquet फॉर्मेट में डेटासेट से डीप लर्निंग मॉडल के सिंगल-मशीन या वितरित प्रशिक्षण और मूल्यांकन को सक्षम बनाती है। यह Tensorflow, Pytorch, और PySpark जैसे ML फ्रेमवर्क का समर्थन करती है और इसका उपयोग शुद्ध Python कोड से किया जा सकता है।

ग्राफ/ट्रांसफॉर्मर-आधारित धोखाधड़ी, विसंगति और आउटलेयर डिटेक्शन पेपर और संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

संभावित भविष्यवाणी के लिए नेचुरल ग्रेडिएंट बूस्टिंग

Python में जेनेटिक प्रोग्रामिंग, scikit-learn से प्रेरित API के साथ

OCR (छवियों से टेक्स्ट निकालने) के लिए Rust लाइब्रेरी और CLI टूल

आपके ऐप के लिए सेल्फ-कोडिंग सिस्टम — iOS के लिए Alan AI SDK

टाइम सीरीज़ वर्गीकरण के लिए एक पायथन पैकेज

इंटेलिजेंट ट्रेडिंग बॉट: मशीन लर्निंग और फीचर इंजीनियरिंग के आधार पर स्वचालित रूप से सिग्नल जनरेट करना और ट्रेड करना

iOS/macOS के लिए कोर ML मॉडल ज़ू — PyTorch मॉडल जिन्हें उपयोग के लिए तैयार .mlpackage में बदला गया है, प्रत्येक में एक कन्वर्शन स्क्रिप्ट और SwiftUI सैंपल ऐप है।

प्रोडक्शन के लिए RAG-आधारित LLM एप्लिकेशन बनाने के लिए एक व्यापक गाइड।

😎 अद्भुत सेमी-सुपरवाइज्ड लर्निंग पेपर्स, तरीकों और संसाधनों की एक अद्यतन और क्यूरेटेड सूची।

"DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps" (Neurips 2022 Oral) के लिए आधिकारिक कोड

प्रोग्रामेबल इन्फेरेंस के साथ एक सामान्य-उद्देश्यीय संभाव्य प्रोग्रामिंग प्रणाली

Go में स्व-निहित मशीन लर्निंग और नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग लाइब्रेरी

बड़े पैमाने पर LLM इन्फेरेंस इंजन

(IROS 2020, ECCVW 2020) "3D Multi-Object Tracking: A Baseline and New Evaluation Metrics" के लिए आधिकारिक Python कार्यान्वयन

Byzer (पूर्व में MLSQL): डेटा पाइपलाइन, एनालिटिक्स और AI के लिए एक लो-कोड ओपन-सोर्स प्रोग्रामिंग भाषा।

Responsible AI Toolbox टूल का एक सेट है जो मॉडल और डेटा एक्सप्लोरेशन और असेसमेंट यूजर इंटरफेस और लाइब्रेरी प्रदान करता है जो AI सिस्टम की बेहतर समझ को सक्षम करते हैं। ये इंटरफेस और लाइब्रेरी AI सिस्टम के डेवलपर्स और हितधारकों को अधिक जिम्मेदारी से AI विकसित करने और मॉनिटर करने, और बेहतर डेटा-संचालित कार्रवाई करने के लिए सशक्त बनाते हैं।

🤖 इंटरैक्टिव मशीन लर्निंग प्रयोग: 🏋️ मॉडल ट्रेनिंग + 🎨 मॉडल डेमो

मेरे पसंदीदा डीप लर्निंग संसाधनों की सूची, विषयों को दोहराने या संदर्भ के लिए उपयोगी। मैंने वहाँ सूचीबद्ध सभी सामग्री को ध्यान से देखा है। - Guillaume Chevalier

मात्रात्मक वित्त के लिए Rust लाइब्रेरी।

आपके ऐप के लिए सेल्फ-कोडिंग सिस्टम — Android के लिए Alan AI SDK

डेटा और मशीन लर्निंग मॉडल की व्याख्यात्मकता (Interpretability) और स्पष्टता (explainability)

सीखنے और डाउनलोड करने के लिए कुछ बेहतरीन AI से संबंधित किताबें और PDF, साथ ही सीखने के लिए कुछ प्लेग्राउंड मॉडल लागू करना।

Google AI Language टीम के ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स के लिए साझा रिपॉजिटरी।

क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म, GPU त्वरित Whisper 🏎️