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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची (कोर्स, टूल्स, ऐप, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट)

यह रिपॉजिटरी टाइम सीरीज़ सेगमेंटेशन पर शोध पत्रों की एक रीडिंग लिस्ट है। इसमें लगातार सुधार किया जा रहा है।

स्वचालित फ़ीचर इंजीनियरिंग और चयन क्षमताओं के साथ रैखिक भविष्यवाणी मॉडल

मशीन लर्निंग मॉडल कम्प्रेशन रिसर्च पेपर, क्वांटाइजेशन, टूल्स और शिक्षण सामग्री का संग्रह।

Happy Transformer NLP ट्रांसफॉर्मर मॉडल को फाइन-ट्यून करना और इन्फरेंस करना आसान बनाता है।

OWASP CycloneDX एक फुल-स्टैक बिल ऑफ मैटेरियल्स (BOM) मानक है जो साइबर जोखिम कम करने के लिए उन्नत सप्लाई चेन क्षमताएं प्रदान करता है। इसमें SBOM, SaaSBOM, HBOM, AI/ML-BOM, CBOM, OBOM, MBOM, VDR और VEX शामिल हैं।

Language-Model-as-a-Service (LMaaS) पर बेहतरीन शोध पत्र।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उपयोग किए जाने वाले गणित के लिए आपकी नो-नॉनसेंस गाइड

एक सरल और सुरुचिपूर्ण प्रयोग ट्रैकिंग फ्रेमवर्क जो पर्सिस्टेंस लॉजिक और सर्वोत्तम प्रथाओं को सीधे Python में एकीकृत करता है

Cleora AI विषम संबंधपरक डेटा के लिए स्थिर और इंडक्टिव एंटिटी एम्बेडिंग के कुशल और स्केलेबल लर्निंग के लिए एक सामान्य प्रयोजन का ओपन-सोर्स मॉडल है। इसे Synerise.com टीम द्वारा बनाया गया है।

अपनी वेबसाइट की सामग्री का उपयोग करके एक चैटबॉट या Q&A बॉट बनाएं।

एक ही फ़ाइल में उच्च-गुणवत्ता और स्ट्रीमिंग स्पीच-टू-स्पीच इंटरैक्टिव एजेंट।

Tacotron से संबंधित प्रकाशनों के साथ ऑडियो नमूने, जो एक एंड-टू-एंड स्पीच सिंथेसिस मॉडल है

Microsoft Azure Form Recognizer और OCR सेवाओं में उपयोग करने के लिए टूल का एक सेट।

वेब और Node.js के लिए मशीन लर्निंग लाइब्रेरी।

यूल तांग द्वारा मैनिंग पब्लिकेशंस से डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग पैटर्न https://bit.ly/2RKv8Zo

CodaLab Competitions

Python में कन्फ्यूजन मैट्रिक्स: seaborn और matplotlib का उपयोग करके Python में एक सुंदर कन्फ्यूजन मैट्रिक्स (Matlab की तरह) प्लॉट करें।

यह रिपॉजिटरी उन सभी AI उत्साही लोगों के लिए है जो वास्तव में किताबें पढ़ना और सीखना पसंद करते हैं।

डिस्ट्रिब्यूटेड ट्रेनिंग के लिए PyTorch Lightning स्क्रिप्ट के साथ Perceiver, Perceiver IO और Perceiver AR का PyTorch कार्यान्वयन

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग संसाधनों का संग्रह जो मुझे उपयोगी लगे हैं (मैं केवल वही पोस्ट करता हूँ जो मैंने पढ़ा है!)

apricot मशीन लर्निंग मॉडल को जल्दी से प्रशिक्षित करने के लिए विशाल डेटा सेट के सबसेट का चयन करने हेतु सबमॉड्यूलर ऑप्टिमाइज़ेशन लागू करता है। दस्तावेज़ पृष्ठ देखें: https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

CalTech, Columbia, Berkeley, MIT और Stanford से सार्वजनिक रूप से उपलब्ध मशीन लर्निंग इंजीनियरिंग पाठ्यक्रमों की क्यूरेटेड सूची।

Machine Learning के लिए Rust कितना तैयार है?

क्वांटम मशीन लर्निंग में शानदार पेपर और संसाधनों की क्यूरेटेड सूची

इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन के साथ अपने ब्राउज़र में बड़े एम्बेडिंग का अन्वेषण और व्याख्या करें!

मानव-व्याख्या योग्य AI

opencv का उपयोग करने वाला एक सरल पायथन OCR इंजन।

Kubernetes पर अपने डीप लर्निंग वर्कलोड को अधिक आसानी और कुशलता से चलाएं।

TensorLayerX: सभी हार्डवेयर, बैकएंड और OS के लिए एक एकीकृत डीप लर्निंग और रीइन्फोर्समेंट लर्निंग फ्रेमवर्क।