machine-learning

ऑनलाइन मशीन लर्निंग संसाधन

Kaggle डेटासाइंस बाउल 2017

टेक्स्ट समराइजेशन के लिए अच्छी तरह से टेस्ट किया गया और बहुभाषी मूल्यांकन फ्रेमवर्क।

PyTorch के साथ पूर्णतः कार्यशील कंप्यूटर विज़न मॉडल बनाएं

अर्थशास्त्र अनुसंधान, शिक्षण और नीति विश्लेषण के लिए AI टूल्स, लाइब्रेरीज़ और संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची। OpenEcon टीम द्वारा अनुरक्षित।

Large Language Models में मशीन अनलर्निंग के लिए एक संसाधन रिपॉजिटरी

ML 📉, सांख्यिकी 📊, और AI 🤖 पर स्लाइड्स, पेपर नोट्स, क्लास नोट्स, ब्लॉग पोस्ट और शोध।

Python में मेडिकल इमेज प्रोसेसिंग

डेटा साइंस के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी: डेटा साइंस के लिए प्रायिकता और सांख्यिकी का एक संपूर्ण परिचय, जिसमें एक मुफ्त पीडीएफ, 23 वास्तविक दुनिया के डेटासेट का उपयोग करने वाली 103 पायथन नोटबुक, स्लाइड के साथ 118 वीडियो और 200 अभ्यासों के समाधान शामिल हैं।

Humai द्वारा पढ़ाए गए संपूर्ण AI पाठ्यक्रम

मटेरियल साइंस के लिए डेटा माइनिंग

DiffSharp: डिफरेंशिएबल फंक्शनल प्रोग्रामिंग

GenICam-आधारित मशीन विजन सिस्टम के लिए इमेज एक्विजिशन लाइब्रेरी

दुनिया की सबसे साफ-सुथरी AutoML लाइब्रेरी ✨ - स्वच्छ डीप लर्निंग प्रोडक्शन पाइपलाइन लिखने के लिए सही पाइपलाइन एब्स्ट्रक्शन के साथ हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग करें। अपनी पाइपलाइन चरणों में हाइपरपैरामीटर स्पेस रखें। अपनी पाइपलाइन में घटकों की तरह चरणों को डिज़ाइन करें। Scikit-Learn, TensorFlow, और अधिकांश अन्य लाइब्रेरीज़, फ़्रेमवर्क और MLOpsenvironments के साथ संगत।

कंप्यूटर विज़न आधारित ML ट्रेनिंग डेटा जनरेशन टूल

ट्रांसफॉर्मर प्रेडिक्शन लेयर-दर-लेयर कैसे बनते हैं, यह समझने के लिए टूल्स

PyTorch का उपयोग करके चेहरों का विश्लेषण करने के लिए Python लाइब्रेरी

एक कंटेंट-आधारित अनुशंसा प्रणाली जो उपयोगकर्ता द्वारा पसंद की गई फिल्मों के समान फिल्में सुझाती है और उपयोगकर्ता द्वारा दी गई समीक्षाओं की भावनाओं का विश्लेषण करती है

Amazon ML Summer School Program 2026 के साथ मशीन लर्निंग सीखें। सत्र सारांश, पिछले वर्ष के MCQ, प्रोग्रामिंग प्रश्न और आधिकारिक परीक्षण सामग्री तक पहुँचें। मॉड्यूल-वार कोडिंग कार्यों का अभ्यास करें और साक्षात्कार और वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए एक मजबूत आधार बनाएं।

Rust में RDNA-नेटिव LLM इन्फरेंस इंजन

ब्लॉकचेन पर अपडेट करने योग्य मॉडल (SUM) साझा करना

विक्रेता-स्वतंत्र TinyML डीप लर्निंग लाइब्रेरी, कंपाइलर और माइक्रो कंप्यूटर और माइक्रोकंट्रोलर के लिए इन्फेरेंस फ्रेमवर्क

OpenAI के Triton का उपयोग करके Python में लिखा गया PyTorch के न्यूरल नेटवर्क मॉड्यूल का एक सबसेट।

नेशनल ताइवान यूनिवर्सिटी (NTU) के प्रोफेसर ली होंग-यी द्वारा 'मशीन लर्निंग (Machine Learning) 2021 स्प्रिंग' पाठ्यक्रम के नोट्स।

प्रोडक्शन-रेडी मशीन लर्निंग मॉडल की सेवा के लिए FastAPI स्केलेटन ऐप।

🎉 PILOT: प्री-ट्रेंड मॉडल-आधारित निरंतर शिक्षण (Continual Learning) टूलबॉक्स।

TimeCopilot: GenAI फ़ोरकास्टिंग एजेंट। LLMs और टाइम सीरीज़ फ़ाउंडेशन मॉडल पर निर्मित, यह आपको एक ही API के माध्यम से कई फ़ाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने, क्रॉस-वैलिडेट करने और विसंगतियों का पता लगाने की अनुमति देता है। वित्त और ऊर्जा से लेकर वेब एनालिटिक्स तक, TimeCopilot प्राकृतिक भाषा की क्वेरी को प्रोडक्शन-रेडी पूर्वानुमानों में बदल देता है।

Hugging Face Hub के दस्तावेज़

केवल 10 Kernels में NLP Zero to Hero

IDS-ML के लिए कोड: मशीन लर्निंग एल्गोरिदम (Decision tree, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, Bayesian optimization..) का उपयोग करके घुसपैठ का पता लगाने वाली प्रणाली का विकास