machine-learning

Este repositório contém artigos de pesquisa anotados que considerei realmente bons e úteis.

Tradução Automática: Fundamentos e Modelos, por Tong Xiao e Jingbo Zhu

🎁 Mais de 7.400.000 imagens do Unsplash disponibilizadas para pesquisa e aprendizado de máquina

Uma lista de projetos e artigos incríveis sobre compiladores para computação de tensores e deep learning.

Um sistema de recomendação baseado em Deep Learning

Imagens para inferência sem rotulagem (use modelos de fundação para treinar modelos supervisionados).

Aprendizado não supervisionado para registro de imagens.

Mars é uma estrutura unificada baseada em tensores para computação de dados em larga escala que escala numpy, pandas, scikit-learn e funções Python.

Um ambiente para gerar imagens a partir de qualquer prompt de texto usando Stable Diffusion (anteriormente: usando DALL-E Mini).

Livro 6: 'Data Way' | Série Iris: da aritmética básica ao aprendizado de máquina; críticas e sugestões são bem-vindas!

CV-CUDA™ é uma biblioteca de código aberto acelerada por GPU para processamento de imagens e visão computacional em escala de nuvem.

Ferramentas de aprendizado de máquina em JavaScript

Controle qualquer computador usando LLMs.

Multi-ferramenta para busca semântica

Um framework unificado para análise de dados e aprendizado de máquina com preservação de privacidade

AIMET é uma biblioteca que fornece técnicas avançadas de quantização e compressão para modelos de redes neurais treinados.

MLNLP: Este repositório organiza códigos-fonte de artigos de conferências de Inteligência Artificial (como ACL, EMNLP, NAACL, COLING, AAAI, IJCAI, ICLR, NeurIPS, ICML, etc.).

Exercícios de papel e caneta em aprendizado de máquina

Agendamento de recursos e gerenciamento de cluster para IA

[ICLR 2024] Implementação oficial de "Time-LLM: Previsão de séries temporais reprogramando grandes modelos de linguagem".

Um kit de ferramentas para executar aplicações Ray no Kubernetes

Biblioteca de coleções de algoritmos de busca de vizinho mais próximo aproximado eficiente escrita em Rust.

Algoritmos para explicar modelos de aprendizado de máquina.

Projetos de visão computacional (Python, C++, sistemas embarcados)

✨ Crie um modelo de aprendizado de máquina a partir de um prompt.

Notebooks, exemplos de código e referências para aprendizado de máquina e IA generativa no Google Cloud para os bootcamps do Advanced Solutions Lab (ASL).

Plataforma de aprendizado de máquina para desenvolvedores Web

O Apache Hamilton ajuda cientistas de dados e engenheiros a definir fluxos de dados testáveis, modulares e auto-documentados, que codificam linhagem/rastreamento e metadados. Executa e escala em qualquer lugar onde o Python execute.

Quebra-cabeças para aprender Triton

Cliente Python para Supabase. Consulte o Postgres a partir de Flask, Django ou FastAPI. Inclui autenticação de usuários, políticas de segurança, edge functions, armazenamento de arquivos e streaming de dados em tempo real. Bom para uma primeira contribuição.