meta-learning

전이 학습 / 도메인 적응 / 도메인 일반화 / 멀티태스크 학습 등. 논문, 코드, 데이터셋, 애플리케이션, 튜토리얼.

scikit-learn을 활용한 자동화된 머신러닝

🦞 에이전트와 대화하기만 하세요. 스스로 학습하고 진화합니다 🧬.

메타 학습 연구를 위한 PyTorch 라이브러리

100줄의 코드로 구현한 논문들

FSL-Mate: 퓨샷 학습(FSL) 리소스 모음

이미지 분류를 위한 퓨샷 학습(few-shot learning)을 빠르게 시작할 수 있는 즉시 사용 가능한 코드 및 튜토리얼 노트북.

[TPAMI 2023] LibFewShot: 퓨샷 학습을 위한 종합 라이브러리

'Meta-Transfer Learning for Few-Shot Learning' (CVPR2019)의 TensorFlow 및 PyTorch 구현

LLM, MLLM 및 그 너머의 모델 병합: 방법론, 이론, 응용 및 기회. ACM Computing Surveys, 2026.

연합 학습(Federated Learning)에 필요한 모든 자료: 블로그, 비디오, 논문, 소프트웨어 등

Nature에 출판된 "Discovering State-of-the-art Reinforcement Algorithms" 논문 동반 코드

Python 프로그램 조작하기

TorchOpt는 PyTorch 기반의 효율적인 미분 가능 최적화 라이브러리입니다.

미분 가능한 볼록 최적화를 활용한 메타 러닝 (CVPR 2019 Oral)