machine-learning

निर्णय लेने, अनिश्चितता मात्रा निर्धारण और सांख्यिकीय अनुकरण में विभिन्न तरीकों का एक Python-आधारित टूलबॉक्स: मल्टी-फिडेलिटी, प्रायोगिक डिज़ाइन, बे Wesian ऑप्टिमाइज़ेशन, बे Wesian क्वाड्रचर, आदि।

रैंडम फ़ॉरेस्ट और ग्रेडिएंट बूस्टेड डिसीजन ट्रीज़ जैसे डिसीजन फ़ॉरेस्ट मॉडल को प्रशिक्षित करने, मूल्यांकन करने, व्याख्या करने और उत्पादन में लाने के लिए एक लाइब्रेरी।

इस रिपॉजिटरी में व्यवस्थित और मानकीकृत तरीके से विभिन्न ML कार्यों को करने के लिए TensorFlow एस्टिमेटर API का उपयोग करने के तरीके पर ट्यूटोरियल शामिल हैं

ऑटोमैटिक लाइसेंस प्लेट रिकॉग्निशन (ALPR) या ऑटोमैटिक नंबर प्लेट रिकॉग्निशन (ANPR) सॉफ्टवेयर जो किसी भी कैमरे के साथ काम करता है।

समाचार: 10k डेटासेट डाउनलोड के लिए तैयार है।

एक Python पिकलिंग डीकंपाइलर और स्टेटिक एनालाइज़र।

मशीन-लर्निंग शैली में स्थानिक डेटा की प्रोसेसिंग और ग्रिडिंग

MOA बिग डेटा स्ट्रीम माइनिंग के लिए एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है, जिसमें मशीन लर्निंग एल्गोरिदम और मूल्यांकन उपकरण शामिल हैं

Prof. Marcos López de Prado द्वारा लिखित Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) के कोड स्निपेट्स, अभ्यास और लाइव डेटा एप्लिकेशन का कार्यान्वयन।

A-शेयर क्वांटिटेटिव सिस्टम।

अपने Data Science को ट्रैक करें। Skore की ओपन-सोर्स Python लाइब्रेरी स्वचालित मूल्यांकन रिपोर्ट, स्मार्ट पद्धति मार्गदर्शन और व्यापक क्रॉस-वैलिडेशन विश्लेषण के साथ ML मॉडल विकास में तेजी लाती है।

समानता लर्निंग मॉडल को फाइन-ट्यून करने के लिए अत्यधिक तेज़ फ्रेमवर्क

(AAAI' 20) A Python Toolbox for Machine Learning Model Combination

JAX और Equinox में गॉसियन प्रोसेस।

BanditPAM का C++ कार्यान्वयन और Python पैकेज।

CAIRI सुपरवाइज्ड, सेमी- और सेल्फ-सुपरवाइज्ड विजुअल रिप्रेजेंटेशन लर्निंग टूलबॉक्स और बेंचमार्क

Obsidian में ChatGPT के साथ अपने नोट्स को जल्दी से फॉर्मेट करें।

Awesome-LLM-Eval: मुख्य रूप से LLM मूल्यांकन के लिए टूल, डेटासेट/बेंचमार्क, डेमो, लीडरबोर्ड, पेपर, डॉक्स और मॉडल की एक क्यूरेटेड सूची।

BenchMARL मल्टी-एजेंट रीइंफोर्समेंट लर्निंग (MARL) की बेंचमार्किंग के लिए एक लाइब्रेरी है। BenchMARL इसकी दो मुख्य अवधारणाओं: पुनरुत्पादकता और मानकीकरण पर व्यवस्थित रूप से आधारित रहते हुए विभिन्न MARL एल्गोरिदम, कार्यों और मॉडलों की तुरंत तुलना करने की अनुमति देता है।

नेटवर्क साइंस और मशीन लर्निंग रिसर्च के लिए मेरे द्वारा एकत्रित किए गए बहुत अच्छे डेटासेट का एक रिपॉजिटरी।

TCAV ML इंटरप्रिटेबिलिटी प्रोजेक्ट के लिए कोड

ट्रेनिंग और इन्फेरेंस के लिए अपने PyTorch मॉडल को कई GPU पर स्वचालित रूप से विभाजित करें

Azure MLOps (v2) सॉल्यूशन एक्सेलेरेटर्स। Azure प्लेटफॉर्म पर अपने मशीन लर्निंग मॉडल को डिप्लॉय करने के लिए एंटरप्राइज़-रेडी टेम्पलेट्स।

डेटा साइंस प्रोजेक्ट का संपूर्ण जीवन चक्र

हार्डवेयर एक्सेलेरेशन सपोर्ट के साथ एम्बेडेड डिवाइस के लिए एक हल्का, पोर्टेबल प्योर C99 ONNX इन्फरेंस इंजन।

Julia के लिए एक रीइन्फोर्समेंट लर्निंग पैकेज।

copulas का उपयोग करके बहु변 डेटा को मॉडल करने के लिए एक लाइब्रेरी।

Echo State Networks जैसे रिज़र्वायर कंप्यूटिंग आर्किटेक्चर के लिए एक सरल और लचीला कोड।

oneAPI डेटा एनालिटिक्स लाइब्रेरी (oneDAL)

MICA - मानव चेहरों के मेट्रिकल पुनर्निर्माण की दिशा में [ECCV2022]