machine-learning

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。

1つのYAMLファイルからLLMをファインチューニング。レイヤーストリーミングにより、4 GBのラップトップGPUで8Bモデルを学習可能。

機械学習およびエージェンティックAIのリソース、実践、研究

course.fast.aiの第3版

Torchreid：PyTorchにおける深層学習による人物再識別。

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。

統計的および計量経済学的モデルによる超高速予測 ⚡️

世界中の住所を解析・正規化するためのCライブラリ。統計的NLPとオープンジオデータによって動作します。

機械学習の基礎：線形代数、微積分、統計学、コンピュータサイエンス

Javaで実装されたエンジン非依存の深層学習フレームワーク

《Machine Learning Systems: Design and Implementation》 (V2は近日公開予定)

NVIDIA JetsonおよびJetPack-L4T用の機械学習コンテナ

TensorFlowにおける確率的プログラミング言語。深層生成モデル、変分推論。

🌟100以上のオリジナルLLM/RL原理図📚、『大模型算法』著者による豪華提供！💥（100+ LLM/RL Algorithm Maps）

MegEngineは、高速で拡張性があり、使いやすく、自動微分をサポートする深層学習フレームワークです。

PyTorchにおけるニューラルネットワークのトレーニングと評価を柔軟かつ透過的に支援する高レベルライブラリ。

数千のプロダクション機械学習モデルをパッケージ化、デプロイ、監視、管理するためのMLOpsフレームワーク

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) は、人工知能の概念を経済的意思決定に応用することを目的とした Microsoft Research のプロジェクトです。その目標の一つは、最先端の機械学習技術と計量経済学を組み合わせたツールキットを構築し、複雑な因果推論問題に自動化をもたらすことです。現在、ALICE Python SDK (e

人間からのフィードバックによる強化学習 (RLHF) を用いた言語モデルの分散学習のためのリポジトリ

DS/MLの面接対策のためのチートシート、書籍、問題、ポートフォリオのコレクション。

Rustの機械学習フレームワーク。

リラックスして！Fluxはテンソルを強制しないMLライブラリです。

純粋なGoで実装された、高速な顔検出、瞳/眼の局在化、顔ランドマークポイント検出ライブラリ。

Learn Promptingによるプロンプトエンジニアリング、生成AI、LLMガイド | 最大のプロンプトエンジニアリング学習コミュニティに参加しよう

潜在空間を探索し、テキストプロンプト間でモーフィングさせることで、Stable Diffusionで🔥動画を作成できます。

.NET向けのオープンソースかつクロスプラットフォームの機械学習フレームワーク、ML.NETのサンプル。

次世代の自動データ探索的分析および可視化プラットフォーム。

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。