machine-learning

PDEBench: Um benchmark abrangente para aprendizado de máquina científico.

Autoencoder variacional implementado em TensorFlow e PyTorch (incluindo fluxo auto-regressivo inverso)

Notas de aula, tarefas de tutorial incluindo soluções, bem como vídeos online para o curso de aprendizado por reforço ministrado pela Universidade de Paderborn

TorchXRayVision: Uma biblioteca de modelos e datasets de radiografias de tórax. Classificadores, segmentação e autoencoders.

Uma introdução ao aprendizado de máquina baseada em princípios fundamentais. Para engenheiros que desejam raciocinar sobre sistemas de ML da mesma forma que raciocinam sobre sistemas de software.

Sistema de controle de versão de dados ultrarrápido para grandes repositórios de dados. Parece git, faz push e pull como oxen.

Um framework Python para avaliação de rotulagem de sequências (reconhecimento de entidades nomeadas, POS tagging, etc.)

Aprendizado de máquina para séries temporais em escala. Construído com Polars para extração de recursos e previsões em dados de painel altamente paralelizáveis.

Coleção de vários algoritmos implementados em R.

Uma lista de recursos de aprendizado de backdoor

Otimização de portfólio com deep learning.

Aprendizado de máquina - Universidade de Stanford

Uma coleção de scripts e notebooks para ajudar você a começar rapidamente.

🌝 O MLKit é um kit de ferramentas poderoso e fácil de usar. Com o ML Kit, você pode implementar facilmente reconhecimento de texto, reconhecimento de código de barras, rotulagem de imagens, detecção de rostos, detecção de objetos, entre outras funções.

O ONNXMLTools permite a conversão de modelos para ONNX

Aumento de dados de áudio rápido em PyTorch. Inspirado em audiomentations. Útil para deep learning.

[NeurIPS 2020] Código oficial para o artigo "DeepSVG: A Hierarchical Generative Network for Vector Graphics Animation". Inclui uma biblioteca PyTorch para aprendizado profundo com dados SVG.

Uma biblioteca de redes neurais de alto nível para microcontroladores.

Artigos interessantes sobre visão computacional, aprendizado de máquina e computação gráfica focados em gatos.

Um conjunto de ferramentas que confere capacidades poderosas a agentes.

Uma lista curada, porém incompleta, de recursos de IA centrados em dados.

Pesquisa sobre Tabular Deep Learning: Artigos e Pacotes

GRASS - motor de processamento geoespacial gratuito e de código aberto

Uma lista selecionada de projetos de Blockchain para Inteligência Artificial e Machine Learning

:muscle: Métricas de qualidade e desempenho de modelos (R2, ICC, LOO, AIC, BF, ...)

Implementação de modelo de linguagem Plug and Play. Permite direcionar o tópico e os atributos de modelos GPT-2.

NVTabular é uma biblioteca de engenharia de recursos e pré-processamento para dados tabulares, projetada para manipular rápida e facilmente conjuntos de dados em escala de terabytes usados para treinar sistemas de recomendação baseados em deep learning.

Questões de entrevista e testes escritos sobre Machine Learning, Deep Learning, Python e Golang

JMLR: OmniSafe é um framework de infraestrutura para acelerar a pesquisa em SafeRL.

Ferramentas para manipular dados multimodais em projetos de aprendizado de máquina.