machine-learning

ConvoKit बातचीत में सामाजिक घटनाओं का विश्लेषण करने और संवादात्मक सुविधाओं को निकालने के लिए एक टूलकिट है। इसमें कई बड़े संवादात्मक डेटासेट और इन डेटासेट पर टूलकिट के उपयोग को दर्शाने वाली स्क्रिप्ट शामिल हैं

MediaDevices API का Go कार्यान्वयन

Python में टेक्स्ट वर्गीकरण के लिए एक्टिव लर्निंग

दो छवियों के बीच समानता का आकलन करने के लिए आठ मूल्यांकन मेट्रिक्स का कार्यान्वयन। ये आठ मेट्रिक्स हैं: RMSE, PSNR, SSIM, ISSM, FSIM, SRE, SAM, और UIQ।

ARIMA, RNN, LSTM और GRU मॉडल का उपयोग करके दिल्ली के विद्युत भार का पूर्वानुमान

हल्का सिंगल पर्सन पोज़ एस्टिमेटर

अपना खुद का X बनाएं - सब कुछ शून्य से बनाकर मशीन लर्निंग में महारत हासिल करें। इसका उद्देश्य लीनियर रिग्रेशन से लेकर डीप लर्निंग और लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) तक सब कुछ कवर करना है।

गणितीय मॉडलिंग और मशीन लर्निंग/डीप लर्निंग/लार्ज मॉडल्स के नोट्स और संसाधन (लगातार अपडेट किए जा रहे हैं)।

`tidyverse` में टाइम सीरीज एनालिसिस

JAX में ♟️ वेक्टरयुक्त RL गेम वातावरण

Bayesian नेटवर्क की ग्राफिकल संरचना सीखकर Causal Discovery के लिए Python पैकेज। स्ट्रक्चर लर्निंग, पैरामीटर लर्निंग, इन्फेरेंस, सैंपलिंग मेथड्स।

मशीन लर्निंग के खिलाफ गोपनीयता हमलों पर पत्रों की एक शानदार सूची

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) के साथ जेनरेटिव AI में, आप सीखेंगे कि जेनरेटिव AI कैसे काम करता है, और इसे वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों में कैसे तैनात किया जाए।

सेगमेंटेशन / सेलियंसी डिटेक्शन के लिए डेटासेट का संग्रह। PR का स्वागत है।

यह कोड 'Trading with the Momentum Transformer: An Intelligent and Interpretable Architecture' (https://arxiv.org/pdf/2112.08534.pdf) शोध पत्र के साथ है।

🍇 GRAPE प्रेडिक्शन और इवैल्यूएशन के लिए एक Rust/Python ग्राफ रिप्रेजेंटेशन लर्निंग लाइब्रेरी है।

हमारा पहला पूरी तरह से AI द्वारा उत्पन्न डीप लर्निंग सिस्टम

डिफरेंशिएबल फ्लूइड डायनेमिक्स पैकेज

मशीन लर्निंग पर आधारित स्पीच सिंथेसिस Electron ऐप, जिसमें वीडियो गेम के विशिष्ट पात्रों की आवाजें शामिल हैं

[NeurIPS 2021] मल्टीमॉडल रिप्रेजेंटेशन लर्निंग के लिए मल्टीस्केल बेंचमार्क।

यह रिपॉजिटरी मशीन लर्निंग के क्षेत्र में आमतौर पर उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम को समाहित करने वाले कोड का संग्रह है। इनमें से अधिकांश Numpy, Pandas या Torch पर आधारित हैं। आप इस रिपॉजिटरी का संदर्भ लेकर संबंधित मॉडल और एल्गोरिदम की अपनी समझ को गहरा कर सकते हैं या इसे संशोधित करके अपना स्वयं का कस्टमाइज्ड कोड प्राप्त कर सकते हैं।

वैदिक ज्योतिष को सभी के लिए आसानी से उपलब्ध कराने हेतु एक गैर-लाभकारी, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट।

फेडरेटेड लर्निंग के लिए एक प्रायोगिक प्लेटफॉर्म।

यह प्रोजेक्ट लापता लोगों को ट्रैक करने पर केंद्रित है। हम इसमें इमेज प्रोसेसिंग, मशीन लर्निंग और Postgres डेटाबेस का उपयोग कर रहे हैं।

CDF SIG MLOps

डेटा साइंस पदों के लिए होम असाइनमेंट।

स्टेटिक/बैच और ऑनलाइन/कंटीन्यूअस लर्निंग के लिए ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (AutoML) विधियों का उपयोग करने का कार्यान्वयन/ट्यूटोरियल

Neutone के बारे में अधिक चर्चा के लिए Discord पर समुदाय में शामिल हों! https://discord.gg/VHSMzb8Wqp

बड़े पैमाने पर स्वचालित फीचर चयन के लिए mRMR (minimum-Redundancy-Maximum-Relevance)।

ऑनलाइन मशीन लर्निंग संसाधन