machine-learning

Kodezi Chronos는 SWE-bench Lite에서 80.33%의 최고 수준 성능과 67%의 실제 버그 수정 정확도를 달성한 디버깅 중심 언어 모델로, GPT-4보다 6배 이상 뛰어납니다. 적응형 그래프 가이드 검색 및 지속형 디버그 메모리로 구축되었습니다. 모델은 2026년 1분기 Kodezi OS를 통해 제공됩니다.

단일 YAML로 LLM 파인튜닝. 레이어 스트리밍을 통해 4GB 노트북 GPU에서 8B 모델 학습 가능

머신러닝 및 에이전틱 AI 리소스, 실습 및 연구

course.fast.ai 제3판

Torchreid: PyTorch 기반의 딥러닝 사람 재식별(person re-identification) 라이브러리

주요 독자인 대학원생과 구직자뿐만 아니라 경험 많은 연구원에게도 흥미롭고 유익한 책입니다.

통계 및 계량경제 모델을 사용한 초고속 예측

통계적 NLP 및 오픈 지오 데이터 기반의 전 세계 주소 파싱 및 정규화를 위한 C 라이브러리입니다.

머신러닝 기초: 선형대수학, 미적분학, 통계학 및 컴퓨터 과학

Java로 구현된 엔진 독립형 딥러닝 프레임워크

《머신러닝 시스템: 디자인 및 구현》(V2 출시 예정)

TensorFlow 기반 확률적 프로그래밍 언어. 심층 생성 모델 및 변분 추론 지원.

NVIDIA Jetson 및 JetPack-L4T용 머신러닝 컨테이너

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PyTorch에서 신경망의 학습과 평가를 유연하고 투명하게 수행할 수 있도록 지원하는 고수준 라이브러리

수천 개의 프로덕션 머신러닝 모델을 패키징, 배포, 모니터링 및 관리하기 위한 MLOps 프레임워크

ALICE(Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics)는 인공지능 개념을 경제적 의사결정에 적용하는 것을 목표로 하는 Microsoft Research 프로젝트입니다. 주요 목표 중 하나는 최신 머신러닝 기법과 계량경제학을 결합한 툴킷을 구축하여 복잡한 인과 추론 문제의 자동화를 구현하는 것입니다. 현재 ALICE Python SDK (e

DS/ML 면접 대비를 위한 치트시트, 도서, 질문 및 포트폴리오 모음

인간 피드백 기반 강화학습(RLHF)을 통한 언어 모델 분산 학습 리포지토리

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