machine-learning

O pacote oficial do Roboflow para Python. Gerencie seus conjuntos de dados, modelos e implantações. O Roboflow tem tudo o que você precisa para construir uma aplicação de visão computacional.

Construa modelos de visão computacional totalmente funcionais com PyTorch

Kaggle datascience bowl 2017

Framework de avaliação multilíngue e bem testado para sumarização de texto.

Uma lista selecionada de ferramentas de IA, bibliotecas e recursos para pesquisa econômica, ensino e análise de políticas. Mantido pela equipe OpenEcon.

Um repositório de recursos para machine unlearning em grandes modelos de linguagem

Apresentações, anotações de artigos, anotações de aulas, posts de blog e pesquisas sobre ML 📉, estatística 📊 e IA 🤖.

Processamento de imagens médicas em Python

Probabilidade e Estatística para Ciência de Dados: Uma introdução autossuficiente à probabilidade e estatística para ciência de dados, incluindo um PDF gratuito, 103 notebooks em Python usando 23 conjuntos de dados do mundo real, 118 vídeos com slides e soluções para 200 exercícios

Cursos completos de IA ministrados pela Humai

DiffSharp: Programação funcional diferenciável

Mineração de dados para ciência dos materiais

Biblioteca de aquisição de imagens para sistemas de visão computacional baseados em GenICam

Ferramenta de geração de dados de treinamento de ML baseada em visão computacional :rocket:

A biblioteca AutoML mais limpa do mundo ✨ - Faça ajuste de hiperparâmetros com as abstrações de pipeline corretas para escrever pipelines de produção de deep learning limpos. Permita que as etapas do seu pipeline tenham espaços de hiperparâmetros. Projete etapas em seu pipeline como componentes. Compatível com Scikit-Learn, TensorFlow e a maioria das outras bibliotecas, frameworks e ambientes MLOps.

Ferramentas para entender como as previsões de transformers são construídas camada por camada

Biblioteca Python para análise de faces usando PyTorch

Um sistema de recomendação baseado em conteúdo que recomenda filmes semelhantes aos que o usuário gosta e analisa o sentimento das avaliações feitas por ele

Aprenda Aprendizado de Máquina com o programa Amazon ML Summer School 2026. Acesse resumos de sessões, questões de múltipla escolha de anos anteriores, questões de programação e material de teste oficial. Pratique tarefas de codificação por módulo e construa uma base sólida para entrevistas e aplicações do mundo real.

Motor de inferência de LLM nativo para RDNA escrito em Rust.

Compartilhamento de Modelos Atualizáveis (SUM) em Blockchain

Biblioteca de deep learning TinyML, compilador e framework de inferência independentes de fornecedor para microcomputadores e microcontroladores.

Um subconjunto de módulos de redes neurais do PyTorch, escrito em Python usando o Triton da OpenAI.

Anotações do curso "Machine Learning 2021 Spring" do Professor Hung-yi Lee da Universidade Nacional de Taiwan (NTU)

Aplicação esqueleto em FastAPI para servir modelos de aprendizado de máquina prontos para produção.

🎉 PILOT: Uma caixa de ferramentas de aprendizado contínuo baseada em modelo pré-treinado

TimeCopilot: o agente de previsão de GenAI. Construído sobre LLMs e Modelos de Fundação de Séries Temporais, ele permite prever, validar de forma cruzada e detectar anomalias usando múltiplos modelos de fundação por meio de uma única API. De finanças e energia a web analytics, o TimeCopilot transforma consultas em linguagem natural em previsões prontas para produção.

Documentação do Hugging Face Hub

NLP Zero a Herói em apenas 10 Kernels

Deep Learning Simplified é um repositório de código aberto que contém projetos de deep learning do nível iniciante ao avançado para contribuidores que desejam iniciar sua jornada em Deep Learning. URL do Devfolio: https://devfolio.co/projects/deep-learning-simplified-f013