machine-learning

Construa automaticamente vários modelos de ML com uma única linha de código. Criado por Ram Seshadri. Colaboradores são bem-vindos. Permissão concedida mediante solicitação.

Este repositório contém uma lista de leitura de artigos sobre Segmentação de Séries Temporais. Este repositório continua sendo aprimorado continuamente.

O Happy Transformer facilita o ajuste fino e a execução de inferência com modelos NLP Transformer.

Modelo de previsão linear com recursos automatizados de engenharia e seleção de atributos

Artigos de pesquisa, quantização, ferramentas e material de aprendizagem incríveis sobre compressão de modelos de machine learning.

O OWASP CycloneDX é um padrão full-stack de Lista de Materiais (BOM) que fornece recursos avançados de cadeia de suprimentos para redução de riscos cibernéticos. SBOM, SaaSBOM, HBOM, AI/ML-BOM, CBOM, OBOM, MBOM, VDR e VEX

Lista selecionada de artigos sobre Language-Model-as-a-Service (LMaaS)

Seu guia direto para a matemática usada em Inteligência Artificial.

Cleora AI é um modelo de código aberto de uso geral para aprendizado eficiente e escalável de embeddings de entidades estáveis e indutivas para dados relacionais heterogêneos. Criado pela equipe do Synerise.com.

Um framework simples e elegante de rastreamento de experimentos que integra lógica de persistência e melhores práticas diretamente no Python

Agente interativo de fala para fala (Speech-to-Speech) de alta qualidade e em streaming implementado em um único arquivo.

Crie um chatbot ou bot de perguntas e respostas com o conteúdo do seu site

Biblioteca de Machine Learning para web e Node.

Amostras de áudio que acompanham publicações relacionadas ao Tacotron, um modelo de síntese de fala end-to-end.

Um conjunto de ferramentas para uso nos serviços de OCR e Form Recognizer do Microsoft Azure.

Padrões de Aprendizado de Máquina Distribuído, da Manning Publications, por Yuan Tang https://bit.ly/2RKv8Zo

Competições CodaLab.

Uma implementação em PyTorch do Perceiver, Perceiver IO e Perceiver AR com scripts do PyTorch Lightning para treinamento distribuído

Matriz de Confusão em Python: plote uma matriz de confusão bonita (como no Matlab) em python usando seaborn e matplotlib

Este repositório é destinado a todos os entusiastas de IA que realmente gostam de ler livros e aprender.

Uma coleção de recursos de ciência de dados e machine learning que achei úteis (só posto o que li!)

apricot implementa otimização submodular com o objetivo de selecionar subconjuntos de grandes volumes de dados para treinar modelos de machine learning rapidamente. Veja a página de documentação: https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

Quão pronto o Rust está para Machine Learning?

Explore e interprete grandes embeddings no seu navegador com visualização interativa! 📍

Lista com curadoria de cursos de engenharia de machine learning publicamente acessíveis da CalTech, Columbia, Berkeley, MIT e Stanford.

Lista curada de artigos e recursos incríveis em aprendizado de máquina quântico

Um mecanismo OCR simples em Python usando o opencv

Execute suas cargas de trabalho de deep learning no Kubernetes com mais facilidade e eficiência.

IA explicável por humanos.

TensorLayerX: Uma estrutura unificada de Deep Learning e Reinforcement Learning para todos os hardwares, backends e sistemas operacionais.