machine-learning

Kodezi Chronos é um modelo de linguagem focado em depuração que alcança resultados de ponta no SWE-bench Lite (80,33%) e 67% de precisão em correções no mundo real, mais de seis vezes melhor que o GPT-4. Construído com Adaptive Graph-Guided Retrieval e Persistent Debug Memory. Modelo disponível no primeiro trimestre de 2026 via Kodezi OS.

Ajuste fino de LLMs a partir de um único YAML. O streaming de camadas treina um modelo de 8B em uma GPU de laptop de 4 GB.

Recursos, prática e pesquisa em Machine Learning e IA Agentic

A 3ª edição do curso fast.ai.

Torchreid: Reidentificação de pessoas por deep learning em PyTorch.

Previsão extremamente rápida com modelos estatísticos e econométricos.

Acredito que vocês, estudantes de pós-graduação e candidatos a emprego para quem o livro é destinado, se beneficiarão da leitura; no entanto, espero que até os pesquisadores mais experientes o achem fascinante.

Uma biblioteca C para analisar/normalizar endereços de ruas ao redor do mundo. Alimentada por NLP estatístico e dados geográficos abertos.

Fundamentos de Aprendizado de Máquina: Álgebra Linear, Cálculo, Estatística e Ciência da Computação

Um framework de deep learning agnóstico de motor em Java

Machine Learning Systems: Design and Implementation (V2 será lançada em breve)

Contêineres de Machine Learning para NVIDIA Jetson e JetPack-L4T

Uma linguagem de programação probabilística em TensorFlow. Modelos generativos profundos, inferência variacional.

🌟100+ Mapas conceituais originais de LLM / RL 📚, contribuição do autor de "Algoritmos de Grandes Modelos"!💥 (100+ Mapas de Algoritmos LLM/RL)

MegEngine é um framework de deep learning rápido, escalável, fácil de usar e com suporte a diferenciação automática

Biblioteca de alto nível para auxiliar no treinamento e avaliação de redes neurais em PyTorch de forma flexível e transparente.

Um framework MLOps para empacotar, implantar, monitorar e gerenciar milhares de modelos de aprendizado de máquina em produção.

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) é um projeto da Microsoft Research que visa aplicar conceitos de Inteligência Artificial à tomada de decisões econômicas. Um de seus objetivos é criar um kit de ferramentas que combine técnicas de aprendizado de máquina de última geração com econometria para automatizar problemas complexos de inferência causal. Até o momento, o SDK Python do ALICE

Um repositório para treinamento distribuído de modelos de linguagem com Aprendizado por Reforço via Feedback Humano (RLHF).

Uma coleção de cheatsheets, livros, perguntas e portfólio para preparação de entrevistas em DS/ML

Um framework de aprendizado de máquina em Rust.

Relax! Flux é a biblioteca de ML que não te deixa tenso

Biblioteca em Go puro para detecção rápida de rostos, localização de pupilas/olhos e detecção de pontos de referência faciais.

Guia de Engenharia de Prompt, IA Generativa e LLM do Learn Prompting | Junte-se ao nosso Discord para a maior comunidade de aprendizado de Engenharia de Prompt.

Crie vídeos com Stable Diffusion explorando o espaço latente e fazendo transições entre prompts de texto

Exemplos para ML.NET, um framework de aprendizado de máquina de código aberto e multiplataforma para .NET.

A próxima geração de plataforma automatizada para análise exploratória e visualização de dados.

Stack de software do Google DeepMind para simulação baseada em física e ambientes de Aprendizado por Reforço, utilizando MuJoCo

Aumento de dados para NLP.

Lista curada de recursos de Python para ciência de dados.