deep-learning

실시간 및 스트리밍 미디어를 위한 크로스플랫폼, 커스텀 가능한 ML 솔루션.

코드가 포함된 AI, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터 비전, NLP 프로젝트 500선

Caffe: 딥러닝을 위한 빠르고 개방된 프레임워크

OpenPose: 신체, 얼굴, 손, 발 추정을 위한 실시간 다중 사용자 키포인트 검출 라이브러리

🤗 Diffusers: PyTorch에서 이미지, 비디오, 오디오 생성을 위한 최첨단 디퓨전 모델

CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), 이미지가 주어졌을 때 가장 관련성이 높은 텍스트 스니펫 예측

💫 Python으로 구현한 산업용 자연어 처리(NLP)

딥러닝 클래식 및 신규 논문 단락별 정밀 독해

신경망, 딥러닝 및 머신러닝 모델 시각화 도구

코드 변경 없이 1개 또는 10,000개 이상의 GPU에서 모든 크기의 AI 모델을 사전 학습 및 파인튜닝하세요.

2022년 인공지능 전문가가 되기 위한 로드맵

Stanford Alpaca 모델을 학습하고 데이터를 생성하기 위한 코드 및 문서

📚 실제 운영 환경에서의 데이터 과학 및 머신 라이닝 경험을 공유하는 기업들의 논문 및 기술 블로그 모음

라틴어, 중국어, 아랍어, 데바나가리어, 키릴 문자 등을 포함하여 80개 이상의 언어와 모든 주요 문자 체계를 지원하는 즉시 사용 가능한 OCR

:memo: 실제 문제에 학습하고 적용하기 위한 유용한 Data Science 저장소입니다.

다중 프레임워크 코드, 수학, 토론을 포함하는 인터랙티브 딥러닝 도서. 스탠포드, MIT, 하버드, 케임브리지 등 70개국의 500개 대학에서 채택되었습니다.

데이터 과학 Python 노트북: 딥러닝(TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, 빅데이터(Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python 기초, AWS 및 다양한 커맨드라인.

머신러닝 엔지니어가 되기 위한 완전한 일일 학습 계획

엄선된 딥러닝 튜토리얼, 프로젝트 및 커뮤니티 목록

사전 학습된 모델을 포함하는 Deezer 소스 분리 라이브러리.

Label Studio는 표준화된 출력 포맷을 제공하는 멀티 타입 데이터 라벨링 및 주석 도구입니다.

fastai 딥러닝 라이브러리

머신 러닝 시스템

분류 및 객체 감지 등을 포함한 이미지 처리를 위한 딥러닝

가장 많이 인용된 딥러닝 논문들

모든 머신러닝 모델의 출력을 설명하기 위한 게임 이론적 접근 방식

⛔️ 더 이상 사용되지 않음 – https://github.com/ageron/handson-ml3 또는 handson-mlp를 참조하세요.

Jupyter Notebook으로 출판된 fastai 도서

PyTorch를 이용한 이미지 간 번역(Image-to-Image Translation)

LLM과 ML 커뮤니티를 연결하는 시스템, JARVIS. 논문: https://arxiv.org/pdf/2303.17580.pdf