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機械学習を使用した NBA スポーツベッティング

PyTorchを使用したスパイキングニューラルネットワーク（SNN）のシミュレーション。

MLRunは、ライフサイクル全体を通じて継続的なMLアプリケーションを迅速に構築・管理するためのオープンソースのMLOpsプラットフォームです。開発およびCI/CD環境に統合され、本番データ、MLパイプライン、オンラインアプリケーションの配信を自動化します。

TensorLy: Pythonにおけるテンソル学習

🤗 Hugging Face の transformer モデル向けの高効率、スケーラブル、エンタープライズグレードな CPU/GPU 推論サーバー

コンパイラとシステムの最適化に対する機械学習の活用に関連する、必読の学術論文、ツールおよびデータセットのリンク集

Graph4nlp は、NLP 向け Graph Neural Networks を簡単に利用するためのライブラリです。様々な学習リソースについては DLG4NLP ウェブサイト (https://dlg4nlp.github.io/index.html) をご覧ください。

軌道予測に関する最新の研究資料のコレクション

R言語における機械学習

LLVMおよびMLIRの高パフォーマンスな自動微分。

このリポジトリは、Microsoft Research Indiaで開発されたエッジデバイス向け機械学習アルゴリズムのコードを提供します。

機械学習のためのバージョン管理

🦆 コンテキストキー付き単語ベクトル

表形式データのためのディープラーニングモデル向け統合フレームワーク

CoreMLを使用したNSFW（アダルト）検出器

機械学習向けのモデル非依存の視覚的デバッグツール

Googleの内部サービスVizierをベースにした、ブラックボックスおよびハイパーパラメータ最適化のためのPythonベースの研究インターフェース

ディープニューロエボリューション

Axon の事前トレーニング済みニューラルネットワークモデル（+ 🤗 Models 統合）

量子古典シミュレーション、量子機械学習、量子ニューラルネットワーク、パラメーター化量子回路のための PyTorch ベースのフレームワーク。実際の量子コンピュータへの容易なデプロイをサポート。

IPython / Jupyterノートブック形式のビッグデータ分析および機械学習向けApache Spark & Python (pySpark) チュートリアル

迅速かつ簡単な実験のためのGoogle Colaboratoryノートブック集

表形式データおよび時系列データ向けの合成データジェネレーター

AIインフラストラクチャエンジニア学習トラック - 本番MLインフラストラクチャカリキュラム（経験2〜4年）

データフレームを活用した機械学習

アプリのためのセルフコーディングシステム — Ionic 向け Alan AI SDK

MixTeX マルチモーダル LaTeX、中英対応、テーブル OCR。Windows のローカルオフライン環境で効率的な CPU ベースの推論を実行します。

有用なデータ拡張リソースのリスト。一般的ではないテクニック、ライブラリ、GitHubリポジトリへのリンク、論文などが含まれています。

正規化フローに関する厳選されたリソース集。