machine-learning

Ferramenta de anotação de áudio de código aberto para humanos

Um Hub de Conhecimento de Engenharia de Dados e Machine Learning

Biblioteca de modelo hipergráfico termodinâmico em JAX.

FAIR Sequence Modeling Toolkit 2

Um framework e kit de ferramentas de AutoML para aprendizado de máquina em grafos.

Projetos relacionados a IA confiável.

O sistema de auto-codificação para seu aplicativo — SDK Alan AI para Cordova.

O motor de aprendizado de máquina do hacker

Uma lista de recursos de Ciência de Dados/Machine Learning (majoritariamente gratuitos)

Uma biblioteca leve e baseada apenas em cabeçalhos para usar modelos Keras (TensorFlow) em C++.

Aprenda a fazer máquinas aprenderem para que você não precise se esforçar para programá-las; a lista definitiva

Altere código Python durante a execução sem perder o estado

Uma lista de conjuntos de dados do Twitter e recursos relacionados.

Exemplos e ferramentas para Windows ML.

Plataforma de bioinformática com aprendizado de representação em larga escala e deep learning multitarefa. Conjunto de ferramentas de computação biológica "Propeller".

Z80-μLM é um modelo de linguagem quantizado de 2 bits pequeno o suficiente para rodar em um processador Z80 de 8 bits. Treine modelos conversacionais em Python, exporte-os como binários .COM para CP/M e converse com seu computador antigo.

DataDreamer: Crie prompts. Gere dados sintéticos. Treine e alinhe modelos.

Embeddings latentes aprendíveis para análise comportamental e neural conjunta - Implementação oficial do CEBRA

Florestas Aleatórias Generalizadas (Generalized Random Forests)

Projetos de conclusão de curso são uma parte crucial da jornada acadêmica de um estudante, particularmente nas áreas de engenharia, ciência da computação e outras disciplinas técnicas. 50 projetos de conclusão de curso incluem código-fonte, PPT, sinopse, relatório, documentos, artigo de base de pesquisa e tutoriais em vídeo

PyCIL: Uma caixa de ferramentas Python para Aprendizado Contínuo de Classes

TensorFlow 101: Introdução ao Deep Learning

Implementação simples de transformer do zero em pytorch. (arquivado, versão mais recente no codeberg)

Uma biblioteca de código aberto construída sobre Qiskit para tarefas de aprendizado de máquina quântica em escala em hardware quântico e simuladores clássicos

Biblioteca modular de Aprendizado por Reforço (RL) (implementada em PyTorch, JAX e NVIDIA Warp) com suporte para Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground e outros ambientes

Um mergulho profundo em embeddings começando pelos fundamentos

Código oficial do TimeCraft: um framework de geração de séries temporais para aplicações do mundo real.

O pacote nnsight permite interpretar e manipular os componentes internos de modelos de aprendizado profundo.

Uma biblioteca adversarial do PyTorch para métodos de ataque e defesa em imagens e grafos

MapReduce, Spark, Java e Scala para o livro Data Algorithms