machine-learning

머신러닝을 이용한 NBA 스포츠 베팅

PyTorch를 사용한 스파이킹 신경망(SNN) 시뮬레이션.

MLRun은 전체 라이프사이클에 걸쳐 지속적인 ML 애플리케이션을 빠르게 구축하고 관리하기 위한 오픈소스 MLOps 플랫폼입니다. 개발 및 CI/CD 환경에 통합되어 프로덕션 데이터, ML 파이프라인, 온라인 애플리케이션의 배포를 자동화합니다.

TensorLy: Python에서의 텐서 학습

컴파일러 및 시스템 최적화에 머신러닝을 사용하는 것과 관련된 필독 연구 논문, 도구 및 데이터셋 링크

Graph4nlp는 NLP에 그래프 신경망(GNN)을 쉽게 사용할 수 있도록 해주는 라이브러리입니다. 다양한 학습 리소스는 DLG4NLP 웹사이트(https://dlg4nlp.github.io/index.html)를 방문해 주세요!

🤗 Hugging Face 트랜스포머 모델을 위한 효율적이고 확장 가능한 엔터프라이즈급 CPU/GPU 추론 서버 🚀

궤적 예측에 관한 최신 연구 자료 모음

R에서의 머신러닝

이 저장소는 Microsoft Research India에서 개발한 엣지 디바이스용 머신러닝 알고리즘 코드를 제공합니다.

LLVM 및 MLIR의 고성능 자동 미분.

머신러닝을 위한 버전 관리

🦆 문맥 키 기반 단어 벡터

표 형식 데이터를 위한 딥러닝 모델 통합 프레임워크

CoreML을 이용한 NSFW(음란물) 탐지기

Google 내부 Vizier Service를 기반으로 하는, 블랙박스 및 하이퍼파라미터 최적화를 위한 Python 기반 연구 인터페이스

머신러닝을 위한 모델 독립적 시각적 디버깅 도구

심층 신경진화(Deep Neuroevolution)

Axon의 사전 훈련된 신경망 모델 (+ 🤗 Models 통합)

실제 양자 컴퓨터에 쉽게 배포할 수 있는 기능을 지원하는, 퀀텀 클래식 시뮬레이션, 양자 머신러닝, 양자 신경망, 매개변수화된 양자 회로를 위한 PyTorch 기반 프레임워크입니다.

IPython / Jupyter 노트북 형태의 빅데이터 분석 및 머신러닝을 위한 Apache Spark & Python (pySpark) 튜토리얼

빠르고 쉬운 실험을 위한 Google Colaboratory 노트북 모음

표 형태 및 시계열 데이터용 합성 데이터 생성기

AI 인프라 엔지니어 학습 트랙 - 프로덕션 ML 인프라 커리큘럼 (경력 2~4년 차)

데이터프레임을 활용한 머신러닝

앱을 위한 셀프 코딩 시스템 — Ionic용 Alan AI SDK

멀티모달 LaTeX, 중영(ZhEn), 표 OCR을 지원하는 MixTeX입니다. Windows 환경에서 로컬 오프라인으로 효율적인 CPU 기반 추론을 수행합니다.

유용한 데이터 증강 리소스 목록. 흔하지 않은 기술, 라이브러리, GitHub 저장소 링크, 논문 등을 찾아볼 수 있습니다.

노말라이징 플로우(Normalizing Flows)에 관한 유용한 리소스 모음입니다.