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Framework de computação GPU de propósito geral construído sobre Vulkan para suportar milhares de placas gráficas de diversos fabricantes (AMD, Qualcomm, NVIDIA e outros). Extremamente rápido, habilitado para dispositivos móveis, assíncrono e otimizado para casos de uso avançados de processamento de dados em GPU. Com suporte da Linux Foundation.

Análise de célula única em Python. Escala para mais de 100 milhões de células.

Servidor de Deep Learning e CLI para Torch e TensorRT

Deep learning descentralizado em PyTorch. Criado para treinar modelos em milhares de voluntários ao redor do mundo.

Implementação do YoloV3 em Tensorflow 2.0.

Algoritmos de ML de 2 a 2000x mais rápidos, 50% menos uso de memória, funcionam em todos os hardwares, novos e antigos.

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Este repositório contém os exercícios e suas soluções do livro "An Introduction to Statistical Learning" em Python.

Implementação em PyTorch do SimCLR: um framework simples para aprendizado contrastivo de representações visuais

Inferência e treinamento de ML rápidos para modelos ONNX em Rust.

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Uma biblioteca Python que ajuda cientistas de dados a inferir causalidade em vez de apenas observar correlação.

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Métricas de aprendizado de máquina para aplicações PyTorch distribuídas e escaláveis.

Repositório para reunir informações sobre materiais de estudo em análise de dados e áreas correlatas, empresas que trabalham com dados e um dicionário de conceitos.

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Redes neurais de passagem de mensagens para predição de propriedades moleculares.

Aprendizado de máquina feito do zero.

Processamento de imagens médicas para aplicações de IA.

SDG é um framework especializado projetado para gerar dados tabulares estruturados de alta qualidade.

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Machine Learning University: Curso acelerado de Processamento de Linguagem Natural

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