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Todo o código-fonte para "Robot Learning: A Tutorial". Participe para aparecer na próxima edição!

Conhecemos bem as GANs pelo seu sucesso na geração de imagens realistas. No entanto, elas podem ser aplicadas na geração de dados tabulares. Vamos revisar e examinar alguns artigos recentes sobre GANs tabulares em ação.

🐦‍🔥 LangGraph para Swift — crie fluxos de trabalho de agentes de IA com estado nativamente em plataformas Apple/Linux.

Uma lista selecionada de recursos educacionais de ciência de dados para habilidades essenciais em ciência de dados

Organize seus experimentos em etapas discretas que podem ser colocadas em cache e reutilizadas durante todo o ciclo de vida do seu projeto de pesquisa.

Tudo o que você quer saber sobre o Google Cloud TPU

Recursos de conjuntos de dados de histopatologia

Código em Python, Jupyter Notebooks e arquivos CSV com exemplos para os exercícios do blog aprendemachinelearning.com e do livro Aprende Machine Learning en Español

Implementação em Julia de modelos Transformer

Recursos de aprendizado de máquina e deep learning

Uma API de esportes gratuita escrita em Python

Plataforma para projetos de Machine Learning em Engenharia de Software

Um sistema de classificação flexível e adaptativo para classificação de texto dinâmico

:octocat:🌟 Os recursos definitivos para projetos do nível iniciante ao avançado, tudo em um só lugar 💻 🎯🚀

Uma coleção selecionada de conjuntos de dados industriais públicos.

ParseBench - Um benchmark de análise de documentos para agentes de IA

Compêndio de recursos de leitura gratuitos sobre ML

O SciKit-Learn Laboratory (SKLL) facilita a execução de experimentos de aprendizado de máquina.

Use o ArXiv ChatGuru para conversar com artigos de pesquisa. Este aplicativo usa LangChain, OpenAI, Streamlit e Redis como banco de dados vetorial/cache semântico.

Implementação em Julia da API do scikit-learn https://cstjean.github.io/ScikitLearn.jl/dev/

Módulo para aprendizado estatístico, com ênfase particular em modelagem dependente do tempo

Reimplementação em Python dos algoritmos de agrupamento espectral (com restrições) usados nos artigos de diarização de locutor do Google.

Implementação oficial do Würstchen: Pré-treinamento eficiente de modelos de texto para imagem

Uma coleção de modelos de detecção de notícias falsas baseados em GNN.

Soluções de projetos do DataCamp

Caixa de ferramentas de patologia computacional desenvolvida pelo TIA Centre, University of Warwick.

Workshop para formar equipas transversais à organização e planear a concretização de um ciclo de crescimento através de machine learning

Uma interface unificada para algoritmos de otimização e experimentos

Albumentations de nova geração: licença dupla para uso de código aberto e comercial

Uma lista curada de recursos de inteligência artificial (Cursos, Ferramentas, Aplicativos, Projetos de Código Aberto)