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डेटा साइंस के आवश्यक कौशल के लिए शैक्षिक संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

"Robot Learning: A Tutorial" के लिए सभी सोर्स कोड। अगले संस्करण में शामिल होने के लिए जुड़ें!

हम यथार्थवादी छवि निर्माण में सफलता के लिए GANs को जानते हैं। हालाँकि, उन्हें सारणीबद्ध डेटा निर्माण में भी लागू किया जा सकता है। हम क्रियाशील सारणीबद्ध GANs के बारे में कुछ हालिया शोध पत्रों की समीक्षा और जांच करेंगे।

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Google Cloud TPU के बारे में वह सब कुछ जो आप जानना चाहते हैं

अपने प्रयोगों को अलग-अलग चरणों में व्यवस्थित करें जिन्हें आपके शोध प्रोजेक्ट के दौरान कैश और पुन: उपयोग किया जा सकता है।

aprendemachinelearning.com ब्लॉग और Aprende Machine Learning en Español पुस्तक के अभ्यासों के लिए Python कोड, Jupyter Notebooks और CSV फाइलें।

हिस्टोपैथोलॉजी डेटासेट के संसाधन

Transformer मॉडल्स का Julia कार्यान्वयन

Python में लिखा गया एक मुफ्त स्पोर्ट्स API।

मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग संसाधन।

डायनामिक टेक्स्ट क्लासिफिकेशन के लिए एक लचीला और एडेप्टिव क्लासिफिकेशन सिस्टम

सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग पर मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के लिए प्लेटफॉर्म।

शुरुआती से लेकर उन्नत स्तर के प्रोजेक्ट्स के लिए सभी संसाधन एक ही जगह पर।

ParseBench - AI एजेंटों के लिए एक दस्तावेज़ पार्सिंग बेंचमार्क

मुफ्त ML पठन संसाधनों का संग्रह

सार्वजनिक औद्योगिक डेटासेट का एक क्यूरेटेड संग्रह

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) मशीन लर्निंग प्रयोगों को चलाना आसान बनाता है।

रिसर्च पेपर के साथ बात करने के लिए ArXiv ChatGuru का उपयोग करें। यह ऐप LangChain, OpenAI, Streamlit और Redis का उपयोग वेक्टर डेटाबेस/सिमेंटिक कैश के रूप में करता है।

scikit-learn API का Julia कार्यान्वयन https://cstjean.github.io/ScikitLearn.jl/dev/

सांख्यिकीय शिक्षण के लिए मॉड्यूल, जिसमें समय-निर्भर मॉडलिंग पर विशेष जोर दिया गया है

Google के स्पीकर डायराइजेशन पेपर्स में उपयोग किए गए (constrained) स्पेक्ट्रल क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का Python में पुन: कार्यान्वयन।

Würstchen का आधिकारिक कार्यान्वयन: टेक्स्ट-टू-इमेज मॉडल की कुशल प्री-ट्रेनिंग

DataCamp प्रोजेक्ट समाधान

GNN-आधारित फेक न्यूज़ डिटेक्शन मॉडल का एक संग्रह।

क्रॉस-टीम संरचना बनाने और मशीन लर्निंग के माध्यम से विकास चक्र को साकार करने की योजना बनाने के लिए एक कार्यशाला।

TIA Centre, University of Warwick द्वारा विकसित कंप्यूटेशनल पैथोलॉजी टूलबॉक्स।

अनुकूलन एल्गोरिदम और प्रयोगों के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस

कोड की एक पंक्ति के साथ स्वचालित रूप से कई ML मॉडल बनाएं। Ram Seshadri द्वारा निर्मित। सहयोगियों का स्वागत है। अनुरोध पर अनुमति दी जाती है।

अगली पीढ़ी के Albumentations: ओपन-सोर्स और व्यावसायिक उपयोग के लिए डुअल-लाइसेंस प्राप्त