machine-learning

एक डेटा इंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग नॉलेज हब

इंसानों के लिए ओपन सोर्स ऑडियो एनोटेशन टूल

FAIR Sequence Modeling Toolkit 2

JAX में थर्मोडायनामिक हाइपरग्राफिकल मॉडल लाइब्रेरी

ग्राफ पर मशीन लर्निंग के लिए एक autoML फ्रेमवर्क और टूलकिट।

विश्वसनीय AI से संबंधित प्रोजेक्ट्स

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

हैकर्स का मशीन लर्निंग इंजन

डेटा साइंस/मशीन लर्निंग संसाधनों की एक सूची (ज्यादातर मुफ्त)।

C++ में Keras (TensorFlow) मॉडल का उपयोग करने के लिए एक हल्की हेडर-ओनली लाइब्रेरी

मशीनों को सीखना सिखाएं ताकि आपको उन्हें प्रोग्राम करने के लिए संघर्ष न करना पड़े; अंतिम सूची

स्टेट खोए बिना चलते समय Python कोड बदलें

Twitter डेटासेट और संबंधित संसाधनों की एक सूची।

Windows ML के लिए सैंपल्स और टूल्स।

बड़े पैमाने पर रिप्रेजेंटेशन लर्निंग और मल्टी-टास्क डीप लर्निंग की विशेषता वाला बायो-कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म '螺旋桨' (Propeller) बायो-कंप्यूटिंग टूलकिट।

Z80-μLM एक 2-बिट क्वांटाइज्ड लैंग्वेज मॉडल है जो 8-बिट Z80 प्रोसेसर पर चलने के लिए काफी छोटा है। Python में संवादात्मक मॉडल प्रशिक्षित करें, उन्हें CP/M .COM बाइनरी के रूप में निर्यात करें, और अपने पुराने कंप्यूटर के साथ चैट करें।

DataDreamer: प्रॉम्प्ट। सिंथेटिक डेटा उत्पन्न करें। मॉडल को प्रशिक्षित और संरेखित करें।

संयुक्त व्यवहार और तंत्रिका विश्लेषण के लिए सीखने योग्य लेटेंट एम्बेडिंग - CEBRA का आधिकारिक कार्यान्वयन।

जनरलाइज्ड रैंडम फॉरेस्ट्स

फाइनल ईयर प्रोजेक्ट्स छात्रों की शैक्षणिक यात्रा का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हैं, विशेष रूप से इंजीनियरिंग, कंप्यूटर साइंस और अन्य तकनीकी विषयों में। 50 फाइनल ईयर प्रोजेक्ट्स जिनमें सोर्स कोड, PPT, सिनॉप्सिस, रिपोर्ट, डॉक्यूमेंट्स, बेस रिसर्च पेपर और वीडियो ट्यूटोरियल शामिल हैं।

PyCIL: क्लास-इंक्रीमेंटल लर्निंग के लिए एक Python टूलबॉक्स

TensorFlow 101: डीप लर्निंग का परिचय

PyTorch में स्क्रैच से बनाया गया सरल ट्रांसफॉर्मर इम्प्लीमेंटेशन (आर्काइवल, नवीनतम संस्करण Codeberg पर उपलब्ध है)

क्वांटम हार्डवेयर और क्लासिकल सिमुलेटर पर बड़े पैमाने पर क्वांटम मशीन लर्निंग कार्यों के लिए Qiskit पर आधारित एक ओपन-सोर्स लाइब्रेरी।

मॉड्यूलर रीइन्फोर्समेंट लर्निंग (RL) लाइब्रेरी (PyTorch, JAX, और NVIDIA Warp में कार्यान्वित), जो Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground और अन्य वातावरणों का समर्थन करती है।

बुनियादी बातों से शुरू करते हुए एम्बेडिंग्स (embeddings) में गहराई से उतरना

TimeCraft के लिए आधिकारिक कोड: वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एक टाइम सीरीज़ जनरेशन फ्रेमवर्क

nnsight पैकेज डीप लर्निंग मॉडल के आंतरिक कामकाज की व्याख्या और हेरफेर करने में सक्षम बनाता है।

इमेज और ग्राफ पर अटैक और डिफेंस मेथड के लिए एक PyTorch एडवर्सरियल लाइब्रेरी

डेटा एल्गोरिदम बुक के लिए MapReduce, Spark, Java और Scala