deep-learning

Tutoriais e melhores práticas para PyTorch.

Uma curadoria de recursos sobre Inteligência Artificial, Machine Learning e Deep Learning, incluindo notas de estudo e uma lista selecionada de materiais sobre esses temas.

Software e modelos pré-treinados para melhoria automática da qualidade de fotos usando Deep Convolutional Networks

Apostas esportivas na NBA usando aprendizado de máquina

Implementação do Alphafold 3 do Google Deepmind em PyTorch.

Web crawler de imagens multiprocessado para Google e Naver (Selenium)

Servidor de inferência de CPU/GPU eficiente, escalável e de nível empresarial para modelos transformer do 🤗 Hugging Face 🚀

Graph4nlp é a biblioteca para o uso facilitado de Graph Neural Networks em NLP. Visite nosso site DLG4NLP (https://dlg4nlp.github.io/index.html) para diversos recursos de aprendizado!

Uma seleção de materiais de pesquisa de ponta sobre previsão de trajetória

Redes neurais baseadas em Nx

Analisador BirdNET para processamento de dados de áudio científico.

Análise probabilística profunda de dados ômicos espaciais e de célula única

Diferenciação automática de alto desempenho para LLVM e MLIR.

Uma biblioteca de aprendizado por reforço profundo offline.

Este repositório fornece código para algoritmos de machine learning para dispositivos de borda desenvolvidos na Microsoft Research India.

Implementação em PyTorch da 'lightweight' GAN, proposta no ICLR 2021. Gerações de imagens em alta resolução que podem ser treinadas em um ou dois dias.

Um framework unificado para modelos de Deep Learning em dados tabulares.

Deep Learning da NYU, primavera de 2021

Interface de pesquisa baseada em Python para otimização de caixa-preta e hiperparâmetros, baseada no serviço interno Google Vizier.

Uma estrutura baseada em PyTorch para simulação quântica clássica, aprendizado de máquina quântico, redes neurais quânticas e circuitos quânticos parametrizados, com suporte para implantação fácil em computadores quânticos reais.

Coleção de notebooks do Google Colaboratory para experimentos rápidos e fáceis

Treinamento tudo-em-um para modelos de visão (YOLO, ViTs, RT-DETR, DINOv3): pré-treinamento, ajuste fino e destilação.

Geradores de dados sintéticos para dados tabulares e séries temporais

Um kit de ferramentas Python de Deep Learning para aplicações de saúde.

MixTeX LaTeX multimodal, ZhEn e Table OCR. Ele realiza inferência eficiente baseada em CPU em um ambiente offline local no Windows.

UniFace: Uma biblioteca unificada de análise facial para Python | Detecção, alinhamento, pontos de referência, face-mesh, reconhecimento, parsing, olhar, atributos e anti-spoofing sob uma única API.

Experimentos de hiperparâmetros com TensorFlow e Keras.

Uma biblioteca PyTorch e plataforma de avaliação para pesquisa de compressão de ponta a ponta

Documentos, artigos e códigos relacionados ao Processamento de Linguagem Natural, incluindo modelos de tópicos, Word Embedding, reconhecimento de entidades nomeadas, classificação de texto, geração de texto, similaridade de texto, tradução automática, etc.

Uma lista abrangente de mais de 180 canais do YouTube sobre Ciência de Dados, Engenharia de Dados, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Ciência da Computação, programação, engenharia de software, etc.