machine-learning

म्यूनिख ओपन-सोर्स लार्ज-स्केल मल्टीमीडिया फीचर एक्सट्रैक्टर

cuVS - GPU पर वेक्टर खोज और क्लस्टरिंग के लिए एक लाइब्रेरी

शुद्ध और बिना किसी निर्भरता वाले C में GPT को ट्रेन और इन्फरेंस करने का सबसे एटॉमिक तरीका

OpenAI के GPT मॉडल (gpt-5, gpt-o*, gpt-4o, आदि) के लिए सबसे तेज़ JavaScript BPE टोकेनाइज़र एनकोडर डिकोडर। अतिरिक्त सुविधाओं के साथ OpenAI के tiktoken का पोर्ट।

🌟 मशीन लर्निंग, डीप लर्निंग, जेनरेटिव AI, NLP और डेटा साइंस को कवर करने वाले मुफ्त, उच्च गुणवत्ता वाले AI टूल्स, APIs, डेटासेट्स और लर्निंग रिसोर्सेज का संग्रह। डेवलपर्स, शोधकर्ताओं और क्रिएटर्स के लिए AI के साथ तेजी से निर्माण करने हेतु डिज़ाइन किया गया।

टेंसर सर्व करने और डीप लर्निंग ग्राफ निष्पादित करने के लिए एक Redis मॉड्यूल।

मशीन लर्निंग के दृष्टिकोण से मल्टी-टास्क लर्निंग (MTL) पर डेटासेट, कोडबेस और शोध पत्रों की एक क्यूरेटेड सूची।

Strands Agents SDK का उपयोग करके बनाए गए एजेंट सैंपल्स।

मॉड्यूलर कारण अनुमान विश्लेषण और मॉडल मूल्यांकन के लिए एक Python पैकेज

DIPY Python में मेडिकल इमेजिंग के लिए एक प्रमुख 3D/4D+ लाइब्रेरी है। इसमें मेडिकल इमेज के स्थानिक सामान्यीकरण, सिग्नल प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग, सांख्यिकीय विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन के लिए सामान्य तरीके शामिल हैं। इसके अतिरिक्त, इसमें डिफ्यूजन, परफ्यूजन और स्ट्रक्चरल इमेजिंग सहित कंप्यूटेशनल एनाटॉमी के लिए विशेष तरीके शामिल हैं।

OpenAI के Whisper का उपयोग करके रीयल-टाइम speech2text वेब ऐप्स बनाएं https://openai.com/blog/whisper/

Natural Intelligence अभी भी एक अच्छा विचार है।

डेटा निष्कर्षण और प्रोग्रामेटिक रूप से Lean के साथ इंटरैक्ट करने के लिए एक टूल।

ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट्स आणविक गतिशीलता (Graphics Processing Units Molecular Dynamics)

ELKI डेटा माइनिंग टूलकिट

साक्ष्य-आधारित चिकित्सा जानकारी पुनर्प्राप्ति के लिए एक ग्राफ RAG सिस्टम [ACL 2025]

PyTorch पर आधारित एक लचीला Federated Learning फ्रेमवर्क, जो आपके Federated Learning अनुसंधान को सरल बनाता है।

Taichi और PyTorch पर आधारित NeRF वेरिएंट का कार्यान्वयन।

यह रिपॉजिटरी डीप लर्निंग मॉडल्स में प्रेडिक्टिव अनसर्टेनिटी एस्टिमेशन के लिए सर्वेक्षणों, डेटासेट, पेपर्स और कोड का संग्रह है।

डिस्क्रिप्टिव डीप लर्निंग

डीप लर्निंग क्लाउड प्रदाताओं की सूची

अकाउंटिंग, कस्टमर, एम्प्लॉयी, लीगल, मैनेजमेंट और ऑपरेशन्स के लिए व्यावहारिक बिजनेस मशीन लर्निंग (BML) और बिजनेस डेटा साइंस (BDS) अनुप्रयोगों की एक क्यूरेटेड सूची (द्वारा @firmai)।

PyTorch में स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क (SNNs) के साथ डीप लर्निंग।

स्वचालित यूनिट ऑफ मेजर एरर डिटेक्शन के लिए प्रोडक्शन-ग्रेड ML सिस्टम | 88-92% सटीकता | 94% स्वायत्तता | KNIME वर्कफ़्लो

GNNs की व्याख्यात्मकता पर शोध पत्र

Python में उच्च-प्रदर्शन वाली विज़न लाइब्रेरी। बॉयलरप्लेट के बजाय अपने रिसर्च को स्केल करें।

संख्यात्मक अनुकूलन (numerical optimization) के लिए एक हेडर-ओनली C++ लाइब्रेरी --

यह प्रोजेक्ट इक्विटी मार्केट में उपयोग की जाने वाली एक लोकप्रिय ट्रेडिंग रणनीति, पेयर्स ट्रेडिंग, को प्रदर्शित करने के लिए सांख्यिकी और वित्तीय सिद्धांत के संयोजन का उपयोग करता है।

TensorRT C++ API ट्यूटोरियल

Altdeep.ai @ www.altdeep.ai/courses/causalAI पर मशीन लर्निंग वर्कशॉप में Causal Modeling के लिए ओपन सोर्स रिपॉजिटरी।