machine-learning

独自のRAGアプリケーションを構築するために必要なすべて。

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

耐障害性があり、高いスケーラビリティを持つGPUオーケストレーション、および数十億から数兆のパラメータを持つモデルのトレーニングのために設計された機械学習フレームワーク

LimiX: ジェネラリスト知能のための構造化データモデリング能力の解放 https://arxiv.org/abs/2509.03505

優れた責任ある機械学習リソースの厳選リスト。

FEDML - 大規模分散学習、モデルサービング、フェデレーテッドラーニングのための統一的でスケーラブルなMLライブラリ。クロスクラウドスケジューラであるFEDML Launchにより、あらゆるAIジョブをあらゆるGPUクラウドまたはオンプレミスクラスターで実行可能になります。このライブラリを基盤として、TensorOpera AI (https://TensorOpera.ai) はスケーラブルな生成AIプラットフォームを提供します。

Free Spaced Repetition Schedulerアルゴリズムに基づいたモダンなAnkiカスタムスケジューリング

Deepchecks: MLモデルとデータの継続的検証のためのテスト。Deepchecksは、研究から本番環境までのデータとモデルを徹底的にテスト可能にする、AIおよびML検証ニーズに対応する包括的なオープンソースソリューションです。

機械学習に重点を置いたクオンツ/アルゴリズム取引リソース

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。

TVMの簡体字中国語ドキュメント / TVM 中文文档

リターゲット可能なMLIRベースの機械学習コンパイラおよびランタイムツールキット。

Hugging Face Hubの公式CLIおよびPythonクライアント。

超高速なAI意思決定とマルチモーダルデータのインテリジェントな処理。

最先端のアルゴリズム（3DGS、NeRFなど）を使用して、ComfyUIが3D入力（Mesh & UV Textureなど）を処理できるようにする広範なノードスイート。

Maestro: Netflixのワークフローオーケストレーター

暗黙的フィードバックデータセットのための高速なPython協調フィルタリング

scikit-learnのビデオシリーズからのJupyterノートブック

これはAndrew NGによるCourseraの手書きノートです。

画像に対する自己教師あり学習のためのPythonライブラリ。

DeepVariantは、次世代DNAシーケンシングデータから遺伝的バリアントをコールするために深層ニューラルネットワークを使用する解析パイプラインです。

PytorchにおけるStylegan2（最先端の敵対的生成ネットワーク）の最もシンプルな動作実装。誰もがディスエンタングルメントを体験できるようにする。

Java用データフレームおよび可視化ライブラリ

PyTorch入門チュートリアル、オンライン閲覧アドレス：https://datawhalechina.github.io/thorough-pytorch/

PythonとJuliaにおける高性能な記号的リグレッション

Book_5_《統計至簡》 | アイリスの書：加減乗除から機械学習まで；上架！

AIインフラ / AIオーケストレーション / AIコントロールプレーン

fast.ai コースノートブック。

🧠💬 MachineCurve.com からアーカイブされた、機械学習に関する執筆記事

大手企業によるAI実装の事例、トップ研究室の最新論文、産業界でのリアルなトラブルシューティングの記録