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12 सप्ताह, 24 पाठ, सभी के लिए AI!

AiLearning: डेटा एनालिटिक्स + मशीन लर्निंग प्रैक्टिकल + रैखिक बीजगणित + PyTorch + NLTK + TF2

《ली होंगयी डीप लर्निंग ट्यूटोरियल》（प्रोफेसर ली होंगयी द्वारा अनुशंसित👍, एप्पल बुक🍎）, PDF डाउनलोड लिंक: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

RWKV (उच्चारण RwaKuv) बेहतरीन LLM प्रदर्शन वाला एक RNN है, जिसे GPT ट्रांसफार्मर की तरह सीधे प्रशिक्षित किया जा सकता है (पैरेललाइज़ेबल)। हम RWKV-7 "Goose" पर हैं। यह RNN और ट्रांसफार्मर के सर्वोत्तम गुणों को जोड़ता है - बेहतरीन प्रदर्शन, लीनियर टाइम, स्थिर स्पेस (कोई kv-cache नहीं), तेज़ प्रशिक्षण, अनंत ctx_len, और मुफ्त वाक्य एम्बेडिंग।

ChatRWKV, ChatGPT की तरह है लेकिन RWKV (100% RNN) भाषा मॉडल द्वारा संचालित है, और ओपन सोर्स है।

Tensorflow Machine Learning Cookbook के लिए कोड

टाइम सीरीज़ टाइम्सरीज़ डीप लर्निंग मशीन लर्निंग Python Pytorch fastai | Pytorch / fastai में टाइम सीरीज़ और सीक्वेंस के लिए अत्याधुनिक डीप लर्निंग लाइब्रेरी

ऑडियो नॉइज़ रिडक्शन के लिए रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क

PyTorch और TorchText के साथ कुछ sequence-to-sequence (seq2seq) मॉडल लागू करने पर ट्यूटोरियल।

शैक्षणिक दस्तावेजों से जानकारी निकालने के लिए एक मशीन लर्निंग सॉफ्टवेयर

सेंटीमेंट एनालिसिस के लिए PyTorch और TorchText के साथ शुरुआत करने पर ट्यूटोरियल।

TensorFlow पर आधारित CNN-RNN चीनी पाठ वर्गीकरण

डीप लर्निंग शुरुआती पाठ्यक्रम, उन्नत पाठ्यक्रम, विशेष पाठ्यक्रम, अकादमिक मामले, औद्योगिक अभ्यास मामले, डीप लर्निंग ज्ञान विश्वकोश और साक्षात्कार प्रश्न बैंक।

चीनी प्राचीन कविता स्वचालित रचना रोबोट, tensorflow1.10 API पर आधारित, सक्रिय रूप से रखरखाव और उन्नयन किया जा रहा है, स्टार दें, अपडेट रहें!

इस रिपॉजिटरी में टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग/प्रेडिक्शन (TSF) और स्पैचियो-टेम्पोरल फ़ोरकास्टिंग/प्रेडिक्शन (STF) पर शोध पत्रों की एक रीडिंग लिस्ट शामिल है। इन पत्रों को मुख्य रूप से मॉडल के प्रकार के अनुसार वर्गीकृत किया गया है।

Keras और Theano का उपयोग करके डीप लर्निंग-संचालित जैज़ जनरेशन!

xLSTM की आधिकारिक रिपॉजिटरी

सर्वश्रेष्ठ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

:art: गणितीय सूत्र पहचान उन्नत संस्करण: चीनी और अंग्रेजी हस्तलिखित मुद्रित सूत्र, प्रारंभिक प्रतीक अनुमान का समर्थन करता है (LaTeX एब्स्ट्रैक्ट सिंटैक्स ट्री पर आधारित डेटा संरचना)।

मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ डेटा में विसंगतियों का पता लगाने के लिए LSTM का उपयोग करने का एक फ्रेमवर्क। इसमें मार्स साइंस लेबोरेटरी और SMAP मिशनों के अंतरिक्ष यान विसंगति डेटा और प्रयोग शामिल हैं।

न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को विजुलाइज करने के लिए आरेख

TensorFlow पर आधारित EEG कार्यों (सिग्नल) वर्गीकरण के लिए एक Deep Learning लाइब्रेरी।

NLP से LLM तक का पूर्ण एल्गोरिदम ट्यूटोरियल, ऑनलाइन पढ़ने के लिए: https://datawhalechina.github.io/base-llm/

Bolt उच्च प्रदर्शन और विषम लचीलेपन वाली एक डीप लर्निंग लाइब्रेरी है।

Generative AI और Deep Learning का उपयोग करके मॉलिक्यूलर और मटेरियल डिज़ाइन की सूची।

असंगति पहचान (anomaly detection) विधियों का संग्रह (iid/पॉइंट-आधारित, ग्राफ और टाइम सीरीज), जिसमें सक्रिय शिक्षण, बेयसियन नियम-खनन, और विविधता/व्याख्या/व्याख्यात्मकता के लिए विवरण शामिल हैं। एन्सेम्बल और ट्री-आधारित डिटेक्टरों के साथ लेबल फीडबैक को शामिल करने का विश्लेषण। इसमें ग्राफ कन्वेन्शनल नेटवर्क के साथ एडवरसैरियल हमले भी शामिल हैं।

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

Kaggle सैन फ्रांसिस्को क्राइम विवरण को 39 श्रेणियों में वर्गीकृत करना। Tensorflow पर CNN, RNN (GRU और LSTM) और वर्ड एम्बेडिंग के साथ मॉडल बनाना।