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Padrão aberto para interoperabilidade de aprendizado de máquina

YC (S26) | Open Computer History | Grave sua tela continuamente de forma local e forneça contexto aos seus agentes (Claude, Codex, Openclaw, Hermes, Runner...)

💬 Framework de aprendizado de máquina de código aberto para automatizar conversas por texto e voz: NLU, gerenciamento de diálogo, integração com Slack, Facebook e mais - Crie chatbots e assistentes de voz

FinGPT: Modelos de Linguagem de Grande Porte Financeiros de Código Aberto! Revolucione 🔥 Lançamos o modelo treinado no HuggingFace.

Uma lista selecionada de incríveis bibliotecas open-source para implantar, monitorar, versionar e dimensionar seu aprendizado de máquina

Código para Machine Learning for Trading, 3ª edição — desde a obtenção de dados até a execução em tempo real.

O Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents) é um projeto de código aberto que permite que jogos e simulações sirvam como ambientes para treinar agentes inteligentes usando aprendizado por reforço profundo e aprendizado por imitação.

Livro teórico de Qiu Xipeng 'Redes Neurais e Aprendizado Profundo' (Livro Dente-de-leão), v2 e versão geral.

Uma biblioteca JavaScript acelerada por WebGL para treinar e implantar modelos de ML.

Um protocolo de segurança cibernética de código aberto para sincronizar dados de grafos descentralizados.

Uma lista curada de recursos dedicados ao Processamento de Linguagem Natural (NLP).

Materiais para o curso Learn PyTorch for Deep Learning: Zero to Mastery.

Livro aberto de engenharia de aprendizado de máquina.

Um framework de gradient boosting (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART) rápido, distribuído e de alto desempenho baseado em algoritmos de árvore de decisão, usado para classificação, ranqueamento e outras tarefas de aprendizado de máquina.

Bem-vindo ao Llama Cookbook! Este é o seu guia principal para construir com o Llama: Primeiros passos com Inferência, Fine-Tuning e RAG. Também mostramos como resolver problemas ponta a ponta usando a família de modelos Llama e como usá-los em vários provedores de serviços

Sistema de negociação quantitativa Abu (ações, opções, futuros, Bitcoin, aprendizado de máquina). Arquitetura de negociação e investimento quantitativo de código aberto baseada em Python.

[🔥atualizando ...] Robô de negociação quantitativa automática com IA (implantação totalmente local). Plataforma de pesquisa de investimento quantitativo baseada em IA. 📃 documentação online: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant

Plataforma de IA privada para agentes, assistentes e busca empresarial. Agent Builder integrado, pesquisa profunda, análise de documentos, suporte a múltiplos modelos e conectividade de API para agentes.

Tutoriais, artigos e outros recursos de machine learning e deep learning

Datasets, transformações e modelos específicos para Visão Computacional

Este projeto reúne tópicos de conhecimento e implementações de código frequentemente cobrados em entrevistas de Machine Learning, Deep Learning e NLP, além de servir como base teórica essencial para engenheiros de algoritmos.

Primitivas gráficas neurais instantâneas: NeRF extremamente rápido e mais

Descubra os cursos mais recentes de aprendizado de máquina e IA no YouTube.

Motor de fluxo de trabalho para Kubernetes

Tutorial de Deep Learning de Hung-yi Lee (recomendado pelo professor Hung-yi Lee, Apple Book), link para download em PDF: https://github.com/datawhalechina/leedl-tutorial/releases

Uma lista abrangente de conteúdo relacionado ao PyTorch no GitHub, como diferentes modelos, implementações, bibliotecas auxiliares, tutoriais, etc.

pix2tex: Usando um ViT para converter imagens de equações em código LaTeX.

Uma rede neural que transforma um design mock-up em um site estático.

Modelagem de tópicos para humanos

Camada de memória para agentes de IA. Substitua pipelines complexos de RAG por uma camada de memória serverless de arquivo único. Dê aos seus agentes recuperação instantânea e memória de longo prazo.