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Pythonにおける確率的時系列モデリング

3D深層学習研究を加速するためのPyTorchライブラリ

このリポジトリは、Data Scienceを学ぶための無料リソースをまとめたものです。

PyTorchで推論LLMをゼロから、ステップバイステップで実装。

PyTorchによる時系列予測

Kodezi Chronosは、デバッグを最優先した言語モデルであり、SWE-bench Liteで最先端の結果（80.33%）と実世界での修正精度67%を達成。GPT-4の6倍以上の性能。Adaptive Graph-Guided RetrievalとPersistent Debug Memoryを搭載。2026年第1四半期にKodezi OS経由で利用可能。

この本が主に想定する大学院生や求職者の皆様には有益であると確信していますが、最も経験豊富な研究者の方々にも魅力的だと感じていただければ幸いです。

The Abstraction and Reasoning Corpus

Google DeepMindによる、MuJoCoを使用した物理ベースシミュレーションおよび強化学習環境のためのソフトウェアスタック。

NLPのためのデータ拡張

データサイエンスのためのPythonリソースの厳選リスト。

最高の真のオープンソースAIプロジェクト、モデル、ツール、インフラストラクチャの厳選リスト。毎日更新。

実世界のアプリケーションにデプロイするための、実用的な本番レベルのディープラーニングシステムを構築するためのガイドライン。

リアルタイム通信のためのpythonライブラリ。

🕵 公共行政の社会的統制のための人工知能 | **このリポジトリは頻繁に更新されていません。READMEを確認してください**

Tree of Thoughtsのプラグアンドプレイ実装：大規模言語モデルによる熟考的な問題解決でモデルの推論能力を少なくとも70%向上

『大语言模型』著者：赵鑫、李军毅、周昆、唐天一、文继荣

Tengineは、組み込みデバイス向けの軽量で高性能なモジュール式推論エンジン。

claude desktop、github copilot、codex、antigravityなどを含むLLMアプリケーション用のローカル永続メモリストア

Oracle AI DatabaseおよびOCIサービスを使用してアプリケーション、エージェント、システムを構築するためのAI開発者向け技術リソース

NeuralProphet: シンプルな予測パッケージ

MongoDBの生成AIショーケース：Retrieval-Augmented Generation (RAG)、AIエージェント、業界固有のユースケースを網羅した包括的なサンプルアプリケーションと例集。

コンピュータサイエンスの様々なトピックに関するリンクとリソースを含むリポジトリ。

この完全な0から100のリポジトリで、Artificial Intelligence、Machine Learning、Generative AI、Deep Learning、Data Science、Natural Language Processing、Reinforcement Learningなどを習得しましょう

Segment Anything Model (SAM) を使用して地理空間データをセグメンテーションするためのPythonパッケージ

Baichuan Intelligent Technologyが開発した一連の大規模言語モデル

ディープラーニング/人工知能および機械学習の包括的なチュートリアルリスト。AI/ディープラーニング/機械ビジョン/NLP、および気候/エネルギー、自動車、小売、製薬、医療、ヘルスケア、政策、倫理などの業界固有分野に急速に拡大中。

TimeGPT-1: 予測と異常検知のための本番環境対応の時系列基盤モデル。1000億以上のデータポイントで学習された時系列用の生成型事前学習済みトランスフォーマー。数行のコードで小売、電力、金融、IoTなどの様々なドメインを正確に予測可能 🚀。

Pytorchにおけるベクトル（およびスカラー）量子化

ロジック、バッチ処理、スケーリングを完全に制御できるカスタムAI推論サーバーを構築するための最小限のPythonフレームワーク。