machine-learning

Kho lưu trữ liệt kê các nguồn tiềm năng giúp bạn chuẩn bị cho phỏng vấn Khoa học dữ liệu/Học máy. Tài nguyên mới được bổ sung thường xuyên.

Towhee là một framework chuyên dụng giúp các đường ống xử lý dữ liệu thần kinh trở nên đơn giản và nhanh chóng.

PennyLane là nền tảng phần mềm lượng tử mã nguồn mở dành cho điện toán lượng tử, học máy lượng tử và hóa học lượng tử. Tạo ra các thuật toán lượng tử có ý nghĩa, từ ý tưởng đến triển khai.

Triển khai PyTorch sạch sẽ, mạnh mẽ và thống nhất của các thuật toán Deep Reinforcement Learning (DRL) phổ biến (Q-learning, Duel DDQN, PER, C51, Noisy DQN, PPO, DDPG, TD3, SAC, ASL)

🦦 Otter, một mô hình đa phương thức dựa trên OpenFlamingo (phiên bản mã nguồn mở của Flamingo từ DeepMind), được huấn luyện trên MIMIC-IT và thể hiện khả năng tuân thủ chỉ dẫn cũng như học tập trong ngữ cảnh được cải thiện.

:fire: Machine Learning Notebooks

Tìm hiểu cách thiết kế, phát triển, triển khai và lặp lại các ứng dụng ML cấp độ sản xuất.

Các binding .NET Standard cho TensorFlow của Google để phát triển, huấn luyện và triển khai các mô hình Machine Learning bằng C# và F#.

OP Vault ChatGPT: Cung cấp cho ChatGPT bộ nhớ dài hạn bằng cách sử dụng OP Stack (OpenAI + Cơ sở dữ liệu vector Pinecone). Tải lên các tệp cơ sở kiến thức tùy chỉnh của riêng bạn (PDF, txt, epub, v.v.) bằng giao diện frontend React đơn giản.

Nghiên cứu và phát triển học sâu tăng tốc

Một thư viện phân tích âm thanh và nhạc, trích xuất đặc trưng.

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

Book_7_《机器学习》 | Sách Hoa Diên Vĩ: Từ cộng trừ nhân chia đến Machine Learning; hoan nghênh góp ý và chỉ giáo

Giải pháp thay thế Apache Spark thả nổi được viết bằng Rust, hợp nhất xử lý hàng loạt, xử lý luồng và khối lượng công việc AI đòi hỏi tính toán cao.

Danh sách các chương trình lưu trú AI

Sách "Đại số tuyến tính không khó" thuộc bộ "Toán học không khó" gồm hai tập với 66 chủ đề; hoan nghênh mọi ý kiến đóng góp và phê bình

Kho lưu trữ chính thức cho ROOT: phân tích, lưu trữ và trực quan hóa dữ liệu lớn một cách khoa học

Gói Python cho AutoML trên Dữ liệu dạng bảng với tính năng Kỹ thuật đặc trưng, Tinh chỉnh siêu tham số, Giải thích và Tài liệu tự động

Thư viện mạng nơ-ron dựa trên JAX

Kho lưu trữ này được tạo ra nhằm hỗ trợ những người mới bắt đầu học máy hoặc đang chuẩn bị tham gia các nhóm học tập.

Xây dựng một LLM hiện đại từ đầu. Mọi dòng lệnh đều có chú thích. Giải thích theo cách đơn giản nhất có thể.

🔅 Shapash: Khả năng giải thích và diễn giải thân thiện với người dùng để phát triển các mô hình Machine Learning đáng tin cậy và minh bạch

Determined là một nền tảng học máy mã nguồn mở giúp đơn giản hóa quá trình huấn luyện phân tán, tinh chỉnh siêu tham số, theo dõi thí nghiệm và quản lý tài nguyên. Hoạt động với PyTorch và TensorFlow.

Các liên kết tài nguyên được tuyển chọn kỹ lưỡng về khoa học dữ liệu tại một nơi

Framework deep-learning mã nguồn mở dùng để xây dựng, huấn luyện và tinh chỉnh các mô hình deep learning bằng các phương pháp Physics-ML tiên tiến

Triển khai Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) thông qua Textual Inversion (https://arxiv.org/abs/2208.01618) cho Stable Diffusion (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Các tinh chỉnh tập trung vào việc huấn luyện khuôn mặt, vật thể và phong cách.

📚 Hướng dẫn Jupyter notebook cho OpenVINO™

Compute Library là tập hợp các hàm thị giác máy tính và học máy được tối ưu hóa cho cả CPU và GPU Arm sử dụng công nghệ SIMD.

Bộ công cụ machine learning dành cho phân tích chuỗi thời gian bằng Python

Tách giọng hát, trống, bass và các nhạc cụ khác từ bất kỳ bài hát nào