machine-learning
Repositórios de código aberto acompanhados marcados com machine-learning, ordenados por estrelas.
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Um fork do gym-retro com jogos, emuladores e plataformas suportadas adicionais
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Ambientes de Aprendizagem por Reforço para Controle de Sinais de Trânsito com SUMO. Compatível com Gymnasium, PettingZoo e bibliotecas populares de RL.
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Projetos de Machine Learning com código-fonte - Projetos de Machine Learning para iniciantes, projetos de ML para estudantes universitários do último ano, projetos de machine learning - do iniciante ao avançado
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Microsoft AI for Good Lab — Hub de pesquisa de biodiversidade. Modelos de IA de código aberto, dispositivos de borda e ferramentas para monitoramento e conservação da biodiversidade. Sua fonte para MegaDetector, SPARROW, PytorchWildlife, Bioacoustics e muito mais.
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Notas e soluções de exercícios da Parte I do livro: "Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems" de Aurelien Geron
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Livros / PDFs / EPUBS para diferentes áreas de programação. LEIA, CRESÇA E APROVEITE
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Desenvolvimento de estratégias de negociação de opções usando indicadores técnicos e métodos quantitativos
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Corpus de texto da indústria de seguros, chatbot
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Rede neural convolucional 3D multiescala eficiente para segmentação de exames médicos 3D.
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Guia essencial para acompanhar IA/ML/DL/CV
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Um kit de ferramentas poderoso e modular para vinculação de registros e detecção de duplicatas em Python.
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🟣 Perguntas e respostas de entrevistas sobre LLMs para ajudar na sua preparação para a próxima entrevista de machine learning e ciência de dados em 2026.
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Introdução ao PyTorch, cobrindo inicialização de tensores, operações, indexação e redimensionamento.
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Código e outros materiais para o livro "Deep Learning and the Game of Go".
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Construa agentes que são controlados por LLMs.
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O Guia do Mochileiro para Ciência de Dados para o Bem Social
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Uma lista curada de artigos de pesquisa sobre gradient boosting com implementações.
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Compilação de códigos de programação em R e Python do canal do YouTube Data Professor.
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Caminho de aprendizado completo para engenheiros de agentes: domine a engenharia de IA do zero, com 20 etapas, 503 aulas, tradução completa, site de suporte e vídeos explicativos animados; um guia para se tornar um engenheiro de agentes de IA.
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Reconhecimento de gestos via CNN. Implementado em Keras + Tensorflow/Theano + OpenCV.
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Aumenta a resolução de uma imagem por um fator de 4, gerando detalhes fotorrealistas.
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O RAFT contém algoritmos e primitivas fundamentais amplamente utilizados para aprendizado de máquina e recuperação de informações. Os algoritmos são acelerados por CUDA e formam blocos de construção para facilitar a escrita de aplicações de alto desempenho.
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Aprendizado rápido e simples de estruturas de redes profundas com restrição de recursos.
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Métodos de interpretabilidade para modelos tf.keras com Tensorflow 2.x.
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