machine-learning
machine-learning 태그가 달린 추적 중인 오픈소스 리포지토리를 스타 수 순으로 보여줘요.
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LangKit: 대규모 언어 모델(LLM) 모니터링을 위한 오픈소스 툴킷. 프롬프트와 응답에서 신호를 추출하여 안전성을 보장하며, 텍스트 품질, 관련성 지표, 감정 분석 등의 기능을 제공하는 LLM 관측성 도구
★ 997+1최근 7일 스타 변화 - #1142
Stanford 치트시트 모음: 인공지능, 트랜스포머, LLM, 딥러닝, 머신러닝, 확률, 통계, 대수학 및 미적분학
★ 997+11최근 7일 스타 변화 - #1143★ 997+0최근 7일 스타 변화
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[ICLR 2025 Spotlight] Time-MoE: Mixture of Experts를 활용한 대규모 시계열 파운데이션 모델의 공식 구현체입니다.
★ 996+4최근 7일 스타 변화 - #1145
Unity 환경에서의 sim2real 학습 및 검증을 위한 인식 툴킷
★ 994+0최근 7일 스타 변화 - #1146
ONNX 파일을 LiteRT/TFLite/TensorFlow, PyTorch 네이티브 코드(nn.Module), TorchScript(.pt), state_dict(.pt), Exported Program(.pt2), Dynamo ONNX로 변환하는 도구입니다. LiteRT에서 PyTorch로의 직접 변환도 지원합니다.
★ 993+3최근 7일 스타 변화 - #1147★ 993+0최근 7일 스타 변화
- #1148★ 990+2최근 7일 스타 변화
- #1149★ 988+0최근 7일 스타 변화
- #1150
[Book-2021] Practical MLOps O'Reilly 도서
★ 985+0최근 7일 스타 변화 - #1151
프레임워크, 클라우드 API, 숨겨진 추론 과정 없이 로컬 LLM을 사용하여 제1원칙부터 AI 에이전트 구축
★ 983+10최근 7일 스타 변화 - #1152
Spark 클러스터 내에서 H2O 기능을 제공하는 Sparkling Water
★ 980+1최근 7일 스타 변화 - #1153
이 목록의 목적은 3D Morphable Models와 관련된 공유 데이터 및 알고리즘을 수집하는 것입니다. 풀 리퀘스트를 통해 이 목록에 기여하실 수 있습니다. 원본 목록은 2019년 3월 Dagstuhl seminar on 3D Morphable Models(https://www.dagstuhl.de/19102)에서 시작되었습니다.
★ 978+0최근 7일 스타 변화 - #1154★ 977+1최근 7일 스타 변화
- #1155★ 973+1최근 7일 스타 변화
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벡터 검색 및 LLM을 활용한 멀티모달 AI, RAG, 에이전트 리소스, 예제 및 튜토리얼
★ 973-1최근 7일 스타 변화 - #1157★ 971+1최근 7일 스타 변화
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데이터 과학, 머신러닝, AI 분야의 고품질 전자책 저장소. 초급자부터 고급 학습자까지 지식과 기술을 심화할 수 있는 리소스 제공
★ 967+5최근 7일 스타 변화 - #1161
머신러닝 Q 및 AI 도서
★ 966+2최근 7일 스타 변화 - #1162
BERT부터 GPT-4까지의 Transformer 모델과 Hugging Face부터 OpenAI까지의 환경. 파인튜닝, 학습 및 프롬프트 엔지니어링 예제. ChatGPT, GPT-3.5-turbo, GPT-4, DALL-E를 활용한 GPT-4 시작하기, 음성-텍스트 변환, 텍스트-음성 변환, DALL-E를 이용한 텍스트-이미지 생성, Google Cloud AI, HuggingGPT 등을 포함한 보너스 섹션 제공
★ 966+0최근 7일 스타 변화 - #1163
생성형 AI, AIGC, AI 모델 학습, 지능형 오디오 도구 개발 및 오디오 애플리케이션에 학습 데이터를 제공할 수 있는 음성, 음악, 음향 효과를 포함한 AI 오디오 데이터셋(AI-ADS) 🎵
★ 964+2최근 7일 스타 변화 - #1164
Unity용 TensorFlow Lite 샘플
★ 962+0최근 7일 스타 변화 - #1165★ 962+0최근 7일 스타 변화
- #1166★ 961+0최근 7일 스타 변화
- #1167★ 961+3최근 7일 스타 변화
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딥 포레스트를 위한 효율적이고 확장 가능하며 최적화된 Python 프레임워크 (2021.2.1)
★ 960+0최근 7일 스타 변화 - #1169
Kaggle의 Titanic: Machine Learning from Disaster 경진대회를 위한 튜토리얼입니다. 기본적인 데이터 멍ing, 분석 및 시각화 기법을 시연하고, 지도 학습 머신러닝 기법의 예시를 보여줍니다.
★ 960-2최근 7일 스타 변화 - #1170★ 958+3최근 7일 스타 변화