machine-learning

Machine learning em FPGAs usando HLS

SpikingJelly é um framework de deep learning de código aberto para Redes Neurais de Impulsos (SNN) baseado em PyTorch.

Uma CLI Node.js que utiliza modelos do Ollama e LM Studio (Llava, Gemma, Llama, etc.) para renomear arquivos de forma inteligente com base em seu conteúdo

Modelos de difusão em imagens médicas (publicado no periódico Medical Image Analysis).

DIAMOND (DIffusion As a Model Of eNvironment Dreams) é um agente de aprendizado por reforço treinado em um modelo de mundo de difusão. NeurIPS 2024 Spotlight.

.NET for Apache® Spark™ torna o Apache Spark™ facilmente acessível para desenvolvedores .NET.

Tudo sobre aprendizado federado, incluindo artigos de pesquisa, livros, códigos, tutoriais, vídeos e muito mais.

Modelo Keras para detecção de conteúdo NSFW.

Solucionadores de equações diferenciais numéricas em JAX. Autodiferenciável e compatível com GPU. https://docs.kidger.site/diffrax/

Biblioteca de inferência leve para arquivos ONNX, escrita em C++. Pode executar Stable Diffusion XL 1.0 em um RPI Zero 2 (ou em 298 MB de RAM), bem como Mistral 7B em desktops e servidores. Suporta ARM, x86, WASM e RISC-V. Acelerado por XNNPACK. Bindings para Python, C# e JS(WASM) disponíveis.

Um kit de ferramentas local para extração de dados não estruturados sem OCR, conversão para markdown e benchmarking. (https://idp-leaderboard.org/)

Resoluções de exercícios de métodos de aprendizado de máquina, endereço de leitura online: https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

Uma prova de conceito de extensão para Jupyter que converte consultas em inglês em código Python relevante.

Humanoid-Gym: Aprendizado por reforço para robôs humanoides com transferência Sim2Real Zero-Shot https://arxiv.org/abs/2404.05695

Um pacote Python para previsão bayesiana com design orientado a objetos e modelos probabilísticos subjacentes.

Colabore e rotule qualquer tipo de dado, imagem, texto ou documento em uma interface web ou aplicativo desktop fácil de usar.

Segmentação semântica em imagens aéreas e de satélite. Extrai características como: edifícios, estacionamentos, estradas, água, nuvens.

O primeiro SDK de reconhecimento facial open source do mundo para Windows e Linux (detecção facial, extração de pontos de referência, extração de características e correspondência de modelos faciais).

Um kit de ferramentas/biblioteca Python para aprendizado de máquina/profundo e mineração de dados centrados na realidade em séries temporais parcialmente observadas, com mais de 50 modelos de redes neurais SOTA para tarefas de análise científica (imputação, classificação, agrupamento, previsão, detecção de anomalias, limpeza) em séries temporais multivariadas industriais irregularmente amostradas com valores ausentes NaN.

Desenho de redes bayesianas, modelos gráficos, tensores, estruturas técnicas e ilustrações em LaTeX.

Processamento de fluxo em Python

Uma IA para geração de música

Aprendizado profundo e online com redes neurais de picos (spiking neural networks) em Python

O framework de RF e engenharia reversa para todos. Siga e ★ para mostrar seu apoio!

:cloud: :rocket: :bar_chart: :chart_with_upwards_trend: Avaliando o estado da arte em IA.

Código Python para reproduzir as ilustrações do livro The Hundred-Page Machine Learning Book.

🤖 Uma biblioteca Python para aprender e avaliar embeddings de grafos de conhecimento

Biblioteca para treinar modelos de aprendizado de máquina com privacidade para dados de treinamento

Uma coleção de mais de 1000 artigos de revisão sobre Processamento de Linguagem Natural (NLP) e Machine Learning (ML).

Um upscaler de anime de alto desempenho