neural-architecture-search

Biblioteca de AutoML para deep learning.

Uma lista curada de artigos, publicações, tutoriais, slides e projetos de machine learning automatizado

IA a caminho. Um sonho impossível de pipeline de deep learning automatizado. Uma abordagem de RDBMS para deep learning. Declarativo, explicável, escalável, otimizável, fácil de implantar, todas essas coisas boas.

Machine Learning automatizado no Kubernetes

Um framework e kit de ferramentas de AutoML para aprendizado de máquina em grafos.

Aprendizado rápido e simples de estruturas de redes profundas com restrição de recursos.

Esta é uma lista de artigos e projetos interessantes sobre TinyML.

[NeurIPS 2020] MCUNet: Tiny Deep Learning on IoT Devices; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: Memory-Efficient Patch-based Inference for Tiny Deep Learning; [NeurIPS 2022] MCUNetV3: On-Device Training Under 256KB Memory

[NeurIPS 2020] MCUNet: Deep Learning compacto em dispositivos IoT; [NeurIPS 2021] MCUNetV2: Inferência baseada em patches com eficiência de memória para Deep Learning compacto

O NASLib é uma biblioteca de Neural Architecture Search (NAS) para facilitar a pesquisa de NAS para a comunidade, fornecendo interfaces para vários espaços de busca e otimizadores de NAS de última geração.

Uma interface unificada para algoritmos de otimização e experimentos