machine-learning

Thư viện để huấn luyện và triển khai các mô hình học máy trên Amazon SageMaker

Kho lưu trữ này đã ngừng hoạt động và sẽ được lưu trữ lại (archived)

Suy luận Bayes với lập trình xác suất.

Kho lưu trữ này giúp bạn học Python và Machine Learning từ đầu.

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

Thư viện Python dùng cho Học biểu diễn trên Đồ thị Tri thức https://docs.ampligraph.org

Điều phối không phụ thuộc nhà vendor cho việc huấn luyện, suy luận và các tác vụ agent trên NVIDIA, AMD, TPU và Tenstorrent trên nền tảng đám mây, Kubernetes và máy chủ vật lý.

Mã nguồn của PyGAD, một thư viện Python 3 để xây dựng thuật toán di truyền và huấn luyện các thuật toán học máy (Keras & PyTorch).

Danh sách chọn lọc: Tài nguyên học máy trong Ruby

Cài đặt bằng Python của các thuật toán TextRank ("textgraphs") cho việc trích xuất cụm từ

UnrealCV: Kết nối Computer Vision với Unreal Engine

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

Đào tạo mô hình AI phân tán và Fine-Tuning LLM trên Kubernetes

Kho lưu trữ chính thức của xLSTM.

Bộ tài liệu Machine Learning & Deep Learning là danh sách các tài liệu tham khảo từ tài liệu cá nhân của tôi, được tổng hợp nhằm mở rộng kiến thức, nay là một dự án chia sẻ kiến thức mã nguồn mở được biên soạn bằng Gitbook.

TFX là nền tảng toàn diện để triển khai các pipeline ML trên môi trường production

Nhúng tĩnh tiên tiến và tốc độ cao

EasyNLP: Bộ công cụ NLP toàn diện và dễ sử dụng

Hệ thống Nhận dạng Văn bản Viết tay (HTR) được triển khai bằng TensorFlow.

Bộ giải QP tách toán tử (Operator Splitting QP Solver)

Framework Python mã nguồn mở dành cho học máy lượng tử-cổ điển lai.

Giao diện thống nhất cho điện toán phân tán. Fugue thực thi mã SQL, Python, Pandas và Polars trên Spark, Dask và Ray mà không cần viết lại.

Danh sách các tài liệu học máy tuyệt vời cho tối ưu hóa tổ hợp.

Bộ sưu tập lời khuyên dành cho các nghiên cứu sinh tiến sĩ hiện tại và tương lai

JAX - Danh sách tài nguyên được tuyển chọn https://github.com/google/jax

nannyml: Khoa học dữ liệu sau triển khai bằng python

Kho lưu trữ chứa các notebook của các bài viết tôi đăng trên Medium

Chia sẻ cả kiến thức thực tế và lý thuyết về đánh giá LLM mà chúng tôi thu thập được trong quá trình quản lý Open LLM Leaderboard và thiết kế lighteval!

Cài đặt bằng C++ cho các hướng dẫn PyTorch dành cho mọi người

Khóa học Học máy, Đại học Công nghệ Sharif