machine-learning
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com machine-learning, ordenados por estrelas.
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Projetos de machine learning em pequena escala para entender os conceitos fundamentais. Dê uma estrela 🌟 se isso te ajudar. BÔNUS: Banco de questões de entrevistas em breve.
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Construa modelos de visão computacional em uma fração do tempo e com menos dados.
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Análise de sobrevivência construída sobre o scikit-learn
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LLMs como copilotos para prova de teoremas em Lean
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Código pronto para uso e notebooks de tutorial para impulsionar seu aprendizado em few-shot learning para classificação de imagens.
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Treine até 94% no CIFAR-10 em menos de 6,3 segundos em uma única A100. Ou ~95,79% em ~110 segundos (ou menos!)
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Uma lista curada dos artigos de IA mais impressionantes.
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Inferência, ingestão e indexação de alto desempenho, modulares, seguras quanto à memória e prontas para produção, construídas em Rust 🦀
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Motor de processamento de fluxo em Rust de alto desempenho que integra perfeitamente recursos de IA, fornecendo processamento de dados em tempo real e análise inteligente.
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Transpile estimadores treinados do scikit-learn para C, Java, JavaScript e outros.
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Hiper-redes que adaptam LLMs para tarefas de benchmark específicas usando apenas a descrição textual da tarefa como entrada.
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Uma lista curada profissionalmente de vídeos, tutoriais, livros, artigos, teses e bibliotecas open-source sobre Conformal Prediction.
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Rede neural convolucional para análise de capturas de tela de testes de intrusão
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🔥 Um agente de IA autônomo que executa seus experimentos de deep learning 24/7 enquanto você dorme. Monitoramento de custo zero, arquitetura líder-trabalhador e memória de tamanho constante.
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Notebooks instrucionais sobre recuperação de informação musical.
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Aplicativo web e API de IA para analisar arremessos e postura de tiro no basquete.
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Aprendizado de máquina escalável para previsão de séries temporais.
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Pruna é um framework de otimização de modelos criado para desenvolvedores, permitindo entregar modelos mais rápidos e eficientes com o mínimo de sobrecarga.
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Otimização leve com técnicas locais, globais, baseadas em população e sequenciais em espaços de busca mistos.
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Explore interativamente conjuntos de dados não estruturados a partir do seu dataframe.
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Notas de leitura de artigos sobre Deep Learning e Machine Learning
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Uma implementação simples e bem estruturada de PPO, baseada na série do Medium: https://medium.com/@eyyu/coding-ppo-from-scratch-with-pytorch-part-1-4-613dfc1b14c8.
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Recursos para aprender IA
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