machine-learning

पाडेरबर्न विश्वविद्यालय द्वारा आयोजित सुदृढीकरण शिक्षण पाठ्यक्रम के लिए समाधान और ऑनलाइन वीडियो सहित व्याख्यान नोट्स, ट्यूटोरियल कार्य।

PDEBench: Scientific Machine Learning के लिए एक व्यापक Benchmark

Tensorflow और Pytorch में कार्यान्वित वेरिएशन ऑटोएनकोडर (व्युत्क्रम ऑटोरेग्रेसिव प्रवाह सहित)

TorchXRayVision: छाती के एक्स-रे डेटासेट और मॉडल की एक लाइब्रेरी। क्लासिफायर, सेगमेंटेशन और ऑटोएन्कोडर।

बुनियादी सिद्धांतों (first principles) से निर्मित एक मशीन लर्निंग प्राइमर। उन इंजीनियरों के लिए जो ML सिस्टम के बारे में उसी तरह सोचना चाहते हैं जैसे वे सॉफ्टवेयर सिस्टम के बारे में सोचते हैं।

बड़े डेटा रिपॉजिटरी के लिए बेहद तेज़ डेटा वर्शन कंट्रोल सिस्टम। git जैसा महसूस होता है, oxen की तरह पुश और पुल करता है।

बड़े पैमाने पर टाइम-सीरीज़ मशीन लर्निंग। पैनल डेटा पर आसानी से समानांतर फीचर एक्सट्रैक्शन और पूर्वानुमान के लिए Polars के साथ निर्मित।

सीक्वेंस लेबलिंग मूल्यांकन (named-entity recognition, pos tagging, आदि) के लिए एक Python फ्रेमवर्क।

R में कार्यान्वित विभिन्न एल्गोरिदम का संग्रह।

backdoor learning संसाधनों की एक सूची

डीप लर्निंग के साथ पोर्टफोलियो अनुकूलन।

मशीन लर्निंग - Stanford University

빠르게 시작할 수 있도록 돕는 스크립트 및 노트북 모음

🌝 MLKit एक शक्तिशाली और उपयोग में आसान टूलकिट है। ML Kit के माध्यम से आप आसानी से टेक्स्ट रिकग्निशन, बारकोड रिकग्निशन, इमेज लेबलिंग, फेस डिटेक्शन, ऑब्जेक्ट डिटेक्शन आदि कार्य कर सकते हैं।

ONNXMLTools मॉडल को ONNX में बदलने में सक्षम बनाता है

PyTorch में तेज़ ऑडियो डेटा ऑग्मेंटेशन। audiomentations से प्रेरित। डीप लर्निंग के लिए उपयोगी।

[NeurIPS 2020] "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation" पेपर का आधिकारिक कोड। इसमें SVG डेटा के साथ डीप लर्निंग के लिए एक PyTorch लाइब्रेरी शामिल है।

माइक्रोकंट्रोलर्स के लिए एक उच्च-स्तरीय (higher-level) Neural Network लाइब्रेरी।

बिल्लियों (Cats) पर बेहतरीन विज़न, लर्निंग और ग्राफिक्स पेपर्स!

टूल्स का एक सेट जो एजेंटों को शक्तिशाली क्षमताएं प्रदान करता है।

Tabular Deep Learning पर अनुसंधान: पेपर्स और पैकेज

डेटा-केंद्रित AI संसाधनों की एक क्यूरेटेड, लेकिन अधूरी सूची।

GRASS - मुफ्त और ओपन-सोर्स जियोस्पेशियल प्रोसेसिंग इंजन

Artificial Intelligence और Machine Learning के लिए Blockchain प्रोजेक्ट्स की एक क्यूरेटेड सूची

मॉडल्स की गुणवत्ता और प्रदर्शन मेट्रिक्स (R2, ICC, LOO, AIC, BF, ...)।

प्लग एंड प्ले लैंग्वेज मॉडल कार्यान्वयन। GPT-2 मॉडल के विषय और विशेषताओं को नियंत्रित करने की अनुमति देता है।

मशीन लर्निंग / डीप लर्निंग / Python और Golang इंटरव्यू तथा लिखित परीक्षा के प्रश्न

NVTabular टैब्यूलर डेटा के लिए एक फीचर इंजीनियरिंग और प्रीप्रोसेसिंग लाइब्रेरी है, जिसे डीप लर्निंग आधारित अनुशंसक प्रणालियों को प्रशिक्षित करने के लिए टेराबाइट स्केल डेटासेट को तेज़ी से और आसानी से प्रोसेस करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

JMLR: OmniSafe, SafeRL अनुसंधान को गति देने के लिए एक इंफ्रास्ट्रक्चरल फ्रेमवर्क है।

मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स में मल्टीमॉडल डेटा को संभालने के लिए उपकरण।