keras

Visualisator untuk model neural network, deep learning, dan machine learning

⚡️ Progress Bar yang cepat dan dapat diperluas untuk Python dan CLI

Buku deep learning interaktif dengan kode multi-framework, matematika, dan diskusi. Digunakan di 500 universitas dari 70 negara termasuk Stanford, MIT, Harvard, dan Cambridge.

Notebook Python untuk data science: Deep learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, big data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, dasar-dasar Python, AWS, dan berbagai baris perintah.

Mask R-CNN untuk deteksi objek dan segmentasi instance pada Keras dan TensorFlow

ncnn adalah kerangka kerja inferensi jaringan saraf berkinerja tinggi yang dioptimalkan untuk platform seluler

🏆 Daftar peringkat pustaka Python machine learning yang luar biasa. Diperbarui setiap minggu.

Standar terbuka untuk interoperabilitas pembelajaran mesin.

Jaringan saraf yang mengubah mock-up desain menjadi situs web statis.

Peta jalan pembelajaran kecerdasan buatan, mengumpulkan hampir 200 kasus dan proyek praktis, menyediakan materi pendukung gratis, mulai dari nol, siap kerja! Termasuk: Python, matematika, pembelajaran mesin, analisis data, pembelajaran mendalam, visi komputer, pemrosesan bahasa alami, PyTorch, tensorflow, dan bidang populer lainnya.

Platform pengembang AI. Gunakan Weights & Biases untuk melatih dan melakukan fine-tune model, serta mengelola model dari tahap eksperimen hingga produksi.

Pustaka AutoML untuk deep learning

Sistem pengenalan suara bahasa Mandarin berbasis Deep Learning.

Kursus pembelajaran penguatan (reinforcement learning) di lapangan.

Trader AI saham: Platform satu atap mulai dari pembelajaran, simulasi, hingga perdagangan langsung. Mencakup pengetahuan saham, contoh strategi, model besar, penambangan faktor, strategi tradisional, machine learning, deep learning, reinforcement learning, graph networks, perdagangan frekuensi tinggi, penerapan C++, dan contoh kode JoinQuant, yang memudahkan pembelajaran, simulasi, dan perdagangan langsung.

Siapkan dan sesuaikan lingkungan deep learning dalam hitungan detik.

MMdnn adalah sekumpulan alat untuk membantu pengguna beroperasi antar framework deep learning yang berbeda. Contohnya konversi dan visualisasi model. Mengonversi model antara Caffe, Keras, MXNet, Tensorflow, CNTK, PyTorch, Onnx, dan CoreML.

T81-558: Keras - Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Mendalam di Universitas Washington di St. Louis

Alat untuk merancang atau memvisualisasikan arsitektur Neural Network.

Model Keras untuk menghasilkan kode HTML dari mockup situs web yang digambar tangan. Mengimplementasikan arsitektur keterangan gambar untuk gambar sumber yang digambar.

unet untuk segmentasi gambar

Model segmentasi dengan backbone yang telah dilatih sebelumnya. Keras dan TensorFlow Keras.

Repositori untuk menyimpan model yang telah dikonversi antar berbagai kerangka kerja. Kerangka kerja yang didukung meliputi TensorFlow, PyTorch, ONNX, OpenVINO, TFJS, TFTRT, TensorFlowLite (Float32/16/INT8), EdgeTPU, dan CoreML.

Implementasi bersih berbasis AlphaZero untuk game apa pun di framework apa pun + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 dan lainnya

Repositori ini berisi catatan dan referensi berguna mengenai penerapan model berbasis deep learning ke dalam produksi.

Ringkasan model di PyTorch yang mirip dengan `model.summary()` di Keras

Daftar lengkap tutorial Deep Learning / Artificial Intelligence dan Machine Learning - berkembang pesat ke bidang AI/Deep Learning / Machine Vision / NLP dan area spesifik industri seperti Iklim / Energi, Otomotif, Ritel, Farmasi, Kedokteran, Kesehatan, Kebijakan, Etika, dan lainnya.

Infrastruktur AI / Orkestrasi AI / Control Plane AI

🧠💬 Artikel yang saya tulis tentang machine learning, diarsipkan dari MachineCurve.com.

Platform perangkat keras dan lunak sumber terbuka untuk membangun mobil swakemudi skala kecil.