classification

Chúng tôi viết các công cụ thị giác máy tính có thể tái sử dụng cho bạn. 💜

Học sâu cho xử lý ảnh bao gồm phân loại và phát hiện đối tượng, v.v.

Chú thích hình ảnh bằng Python. Hỗ trợ đa giác, hình chữ nhật, hình tròn, đường thẳng, điểm và chú thích hỗ trợ bởi AI.

Nền tảng AutoML mã nguồn mở, low-code cho Python. PyCaret 4.0: engine gốc sklearn + bảng điều khiển React.

Postgres tích hợp GPU cho các ứng dụng ML/AI.

Statistical Machine Intelligence & Learning Engine

Công cụ phát triển tất cả trong một dựa trên PaddlePaddle

Mã nguồn cho Tensorflow Machine Learning Cookbook

Chuỗi thời gian Timeseries Học sâu Học máy Python Pytorch fastai | Thư viện học sâu tiên tiến nhất cho chuỗi thời gian và chuỗi trong Pytorch / fastai

🍊 :bar_chart: :bulb: Orange: Phân tích dữ liệu tương tác

PointNet và PointNet++ được triển khai bằng pytorch (python thuần) trên ModelNet, ShapeNet và S3DIS.

Công cụ chuyển đổi PyTorch sang TensorRT dễ sử dụng

Phát hiện ngôn ngữ tự nhiên

Một thư viện nhanh cho AutoML và tinh chỉnh. Tham gia Discord của chúng tôi: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

Phân loại văn bản tiếng Trung CNN-RNN, dựa trên TensorFlow

Khóa học nhập môn, nâng cao, chuyên sâu về học sâu, các trường hợp nghiên cứu học thuật, thực tiễn công nghiệp, bách khoa toàn thư kiến thức học sâu và ngân hàng câu hỏi phỏng vấn.

Alink là nền tảng thuật toán Machine Learning dựa trên Flink, được phát triển bởi đội ngũ PAI thuộc nền tảng điện toán Alibaba.

Lazy Predict giúp xây dựng nhiều mô hình cơ bản mà không cần viết nhiều code và giúp hiểu mô hình nào hoạt động tốt hơn mà không cần điều chỉnh tham số

Framework mô hình huấn luyện trước mã nguồn mở trong PyTorch & Pre-trained Model Zoo

Môi trường thử nghiệm để huấn luyện các mạng học sâu

Danh sách các tài nguyên tuyệt vời được tuyển chọn chuyên nghiệp (bài báo, mã nguồn, dữ liệu, v.v.) về transformers trong chuỗi thời gian.

Các tài liệu nghiên cứu và tập dữ liệu về Point Cloud.

Mạng nơ-ron sâu để trích xuất thông tin thông minh từ các tài liệu hóa đơn.

Biến bất kỳ máy tính hoặc thiết bị edge nào thành trung tâm điều khiển cho các dự án computer vision của bạn.

Làm chủ các kỹ năng thiết yếu để nhận diện và giải quyết các vấn đề phức tạp trong thế giới thực bằng Machine Learning và Deep Learning, tận dụng hệ sinh thái Python Machine Learning rất phổ biến.

Thư viện và framework mã nguồn mở dành cho học sâu trên hình ảnh vệ tinh và hàng không.

Thư viện học máy và học sâu cấp cao dành cho ngôn ngữ PHP.

Cài đặt mô hình EfficientNet. Keras và TensorFlow Keras.

Hợp tác và gán nhãn bất kỳ loại dữ liệu, hình ảnh, văn bản hoặc tài liệu nào trong một giao diện web hoặc ứng dụng desktop dễ sử dụng.

Một bộ công cụ/thư viện Python dành cho học máy/học sâu hướng thực tế & khai thác dữ liệu trên chuỗi thời gian quan sát một phần, với hơn 50 mô hình mạng nơ-ron SOTA cho các tác vụ phân tích khoa học (gán giá trị, phân loại, phân cụm, dự báo, phát hiện bất thường, làm sạch) trên chuỗi thời gian đa biến không hoàn chỉnh được lấy mẫu bất thường trong công nghiệp với các giá trị thiếu NaN