machine-learning

物語やモデルを構築するための科学的手法、プロセス、アルゴリズム、システムのコレクション。

基礎から自動化タスクスクリプトまで、厳選されたすごいPythonスクリプト集。

学習解釈ツール（LIT）：拡張可能でフレームワークに依存しないインターフェースでMLモデルを対話的に分析し、その挙動を理解する。

最小限でクリーンな強化学習のサンプル

量子機械学習の基礎、アルゴリズム、学習資料、プロジェクト、およびWeb上のプロジェクト解説が集まる場所。

純粋な Python による WebApps。JavaScript、HTML、CSS は不要です

Alinkは、アリババのコンピューティングプラットフォームPAIチームによって開発された、Flinkベースの機械学習アルゴリズムプラットフォーム

🔥🔥PaddlePaddle と PyTorch による高性能顔認識ライブラリ🔥🔥

Python のデータサイエンスソフトウェアに関するおそらく最も厳選されたリスト。

推薦システムに関する古典的な論文とリソース

AIの理論と実践を素早く習得：基礎知識、Transformer、NLP、ML、DL、コンペティション。詳細なコメントとデータセットを含み、誰もが理解して再現できることを目指しています。

表形式データのための合成データ生成

強化学習のための、モジュール式でプリミティブ中心の Python ファーストな PyTorch ライブラリ

オープン機械学習コース

Hummingbird は、より高速な推論のためにトレーニング済みの ML モデルをテンソル計算にコンパイルします。

Python による高速で柔軟かつ使いやすい確率モデリング。

🛠 機械学習とデータサイエンスに特化した、オールインワンのウェブベース IDE。

LLM を scikit-learn にシームレスに統合する。

LLM 実験および AI エージェント向けの評価と追跡フレームワーク

TensorFlow モデルの一部を再利用して転移学習を行うためのライブラリ。

機械学習を用いた Python によるアルゴリズムトレーディング

NVIDIA GPU上のTransformerモデルを高速化するライブラリ。Hopper、Ada、Blackwell GPUでの8ビットおよび4ビット浮動小数点（FP8およびFP4）精度を利用し、学習と推論の両方でより低いメモリ使用量と優れたパフォーマンスを提供します。

PyTorch ベースのビジュアルトラッキングライブラリ

MNE：Pythonでの脳磁図（MEG）および脳波（EEG）解析

:earth_americas: 機械学習チュートリアル（主にPython3）

ManimMLは、Manim Community Libraryを使用して、一般的な機械学習概念のアニメーションと視覚化を提供することに特化したプロジェクトです。

スタンフォード大学の CS229: 機械学習コースのすべてのノートと資料

StudioGAN は、条件付き／無条件画像生成のための代表的な GAN（敵対的生成ネットワーク）の実装を提供する PyTorch ライブラリです。

TextAttack 🐙 は、NLP における敵対的攻撃、データ拡張、モデル訓練のための Python フレームワークです https://textattack.readthedocs.io/en/master/

Pythonの機械学習およびデータサイエンス向けデバッグ、モニタリング、可視化ツール