machine-learning

PyTorchのC++ API用のRustバインディング。

機械学習のためのC++スタンドアロンライブラリ

Core MLツールには、Core MLモデルの変換、編集、検証をサポートするツールが含まれています。

AIを搭載したエージェント群によるデータサイエンスチーム。一般的なデータサイエンスタスクを10倍高速で実行するのを支援します。

PyTorchとScikit-Learnを用いた機械学習のためのコードリポジトリ

2026年に、分野の知識が全くなくても機械学習 (ML) および人工知能 (AI) を始め、向上させるための完全ガイド。最新ニュースや最先端技術を追いかけましょう！

地理空間ツールの長いリストとリソース

NVIDIA cuML: GPUアクセラレーションによる機械学習

😎 優れたMLOpsツールの厳選リスト。

言語技術プラットフォーム

Spark向けにMLアルゴリズムを移植した、シンプルで分散型の機械学習Pythonライブラリ。

Pythonにおける確率的時系列モデリング

:book: [译] scikit-learn（sklearn） 中文文档

友人を追跡。画像認識とリバースイメージ検索を使用して、彼らのInstagram、FB、Twitterのプロフィールを検索。

SQLとAIを融合させる。

Pythonのデータ分析および機械学習ライブラリ用の拡張モジュールとヘルパーモジュールのライブラリ。

地上真実の画像と区別がつかない形で、画像からウォーターマークを自動的に除去する機械学習の画像インペインティングタスク。

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。

機械学習のためのPython画像拡張ライブラリ。

学術文書から情報を抽出するための機械学習ソフトウェア

ハイブリッド推薦アルゴリズムであるLightFMのPython実装。

Argillaは、AIエンジニアやドメインエキスパートが高品質なデータセットを構築するためのコラボレーションツールです。

MACEは、モバイル異種計算プラットフォーム向けに最適化された深層学習推論フレームワークです。

AIシステムの構築、評価、最適化。evals、RAG、エージェント、ファインチューニング、合成データ生成、データセット管理、MCPなどを含む。

Eコマースの検索と発見 - marqo.ai

独自の分散型AIエージェントサービスをインストール、実行、デプロイ

PyTorchのためのモバイル、組み込み、エッジを横断するオンデバイスAI。

PyTorchによる時系列予測

Telegramグループ、チャンネル、ボットのリスト // Список интересных групп, каналов и ботов телеграма // プログラマー向けチャットリスト