deep-learning

統一的で包括的かつ効率的なレコメンデーションライブラリ。

大規模言語モデル (Large Language Models)、AIペインティングなどの厳選されたチュートリアルとリソース。

超高速なC++/CUDAニューラルネットワークフレームワーク

AlphaZeroに基づいた、あらゆるフレームワークのあらゆるゲームに対応したクリーンな実装 + チュートリアル + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4など

【3年間の面接・5年間の模擬】AIGC/LLM/AI Agentアルゴリズムエンジニアの面接リソースプラットフォーム。AIGC、LLM大規模モデル、AI Agent、身体知能、従来の深層学習、コンピュータビジョン、自然言語処理、自動運転、機械学習、強化学習、ビッグデータマイニング、ワールドモデル、メタバース、AGIなど、AI業界の面接筆記試験のノウハウとコアなクロスサイクル知識を網羅しています。

[ICCV 2019] 単一画像からの単眼深度推定

本プロジェクトは、我々のCVPR2019論文「Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation」の公式実装である。

[EMNLP 2022] 知識グラフ抽出および構築のためのオープンツールキット

AI駆動型音声処理ツールキットおよびオープンソースのSOTA事前学習済みモデル。音声強調、分離、ターゲット話者抽出などをサポート。

大量の画像URLを簡単に画像データセットに変換可能。1台のマシンで1億件のURLを20時間でダウンロード、リサイズ、パッケージ化できる。

Databricksの基盤モデル用のLLMトレーニングコード

TensorFlowにおける確率的推論と統計分析。

Azure Machine Learning Python SDKを使用したMLおよびディープラーニングのサンプルを含むPythonノートブック | Microsoft

人間フィードバックによる強化学習（Reinforcement Learning with Human Feedback）のリソースを厳選したリスト（継続的に更新中）。

厳選された素晴らしいデータラベリングツールのリスト。

科学的機械学習および物理学に基づいた学習のためのライブラリ

onnxモデルを簡素化する

AutoMLとチューニングのための高速ライブラリ。Discordに参加: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

このリポジトリでは、深層学習ベースのモデルを本番環境にデプロイする際の役立つノートやリファレンスを共有します。

このプロジェクトは、書籍 Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/) を再現したもので、MXNetのコードをPyTorchに適合させています。

deeplearning.aiが提供するCourseraのDeep Learning専門コースの全科目からのノート、プログラミング課題、クイズ：(i) Neural Networks and Deep Learning; (ii) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization; (iii) Structuring Machine Learning Projects; (iv) Convolutional Neural Networks; (v) Sequence Models

データサイエンスのAからZまでのロードマップ

NeuralProphet: シンプルな予測パッケージ

LPIPSメトリック。pip install lpips

スケーラブルで使いやすいニューラル🧠予測アルゴリズム。

LightLLMは、軽量な設計、容易なスケーラビリティ、高速なパフォーマンスが特徴のPythonベースのLLM（大規模言語モデル）推論およびサービングフレームワークです。

Pytorch 中国語ドキュメント

人間的で表現力豊かなTTSのための基盤モデル。

hlocを使うと視覚的なローカライゼーションが簡単になります。

ChatGPTの資料まとめ学習、継続的な更新...