machine-learning

Cá cược thể thao NBA sử dụng machine learning

Mô phỏng mạng thần kinh gai (SNNs) sử dụng PyTorch.

MLRun là một nền tảng MLOps mã nguồn mở để nhanh chóng xây dựng và quản lý các ứng dụng ML liên tục trong suốt vòng đời của chúng. MLRun tích hợp vào môi trường phát triển và CI/CD của bạn, đồng thời tự động hóa việc phân phối dữ liệu sản xuất, các đường ống ML và các ứng dụng trực tuyến.

TensorLy: Học Tensor bằng Python.

Graph4nlp là thư viện giúp dễ dàng sử dụng Graph Neural Networks cho NLP. Chào mừng bạn ghé thăm trang web DLG4NLP của chúng tôi (https://dlg4nlp.github.io/index.html) để tìm các tài nguyên học tập đa dạng!

Máy chủ suy luận CPU/GPU hiệu quả, có khả năng mở rộng và đạt chuẩn doanh nghiệp cho các mô hình transformer của 🤗 Hugging Face 🚀

Các bài báo nghiên cứu phải đọc và liên kết đến các công cụ, tập dữ liệu liên quan đến việc sử dụng machine learning cho trình biên dịch và tối ưu hóa hệ thống

Tuyển tập các tài liệu nghiên cứu tiên tiến về dự đoán quỹ đạo

Học máy trong R.

Tính vi phân tự động hiệu suất cao cho LLVM và MLIR.

Kho lưu trữ này cung cấp mã nguồn cho các thuật toán học máy dành cho thiết bị biên được phát triển tại Microsoft Research India.

Quản lý phiên bản cho học máy (machine learning)

🦆 Vector từ có khóa theo ngữ cảnh

Một framework thống nhất dành cho các mô hình Deep Learning trên dữ liệu dạng bảng

Trình phát hiện nội dung 18+ (NSFW) với CoreML

Giao diện nghiên cứu dựa trên Python dành cho tối ưu hóa hộp đen và siêu tham số, dựa trên dịch vụ nội bộ Google Vizier.

Công cụ gỡ lỗi trực quan độc lập với mô hình dành cho học máy

Deep Neuroevolution

Các mô hình Mạng nơ-ron được huấn luyện trước trong Axon (+ tích hợp 🤗 Models)

Khung công tác dựa trên PyTorch dành cho Mô phỏng Cổ điển Lượng tử, Học máy Lượng tử, Mạng nơ-ron Lượng tử, Mạch lượng tử tham số hóa với hỗ trợ triển khai dễ dàng trên máy tính lượng tử thực tế.

Hướng dẫn Apache Spark & Python (pySpark) cho Phân tích Dữ liệu lớn và Máy học dưới dạng Jupyter / IPython notebook

Bộ sưu tập Google Colaboratory notebook giúp thử nghiệm nhanh chóng và dễ dàng

Trình tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu bảng và chuỗi thời gian

Lộ trình học tập Kỹ sư Hạ tầng AI - Chương trình giảng dạy hạ tầng ML sản xuất (2-4 năm kinh nghiệm)

Học máy với các dataframe

Hệ thống tự lập trình cho ứng dụng của bạn — Alan AI SDK cho Ionic

MixTeX multimodal LaTeX, ZhEn và Table OCR. Nó thực hiện suy luận dựa trên CPU hiệu quả ở chế độ cục bộ ngoại tuyến trên Windows.

Danh sách các tài nguyên tăng cường dữ liệu hữu ích. Bạn sẽ tìm thấy các kỹ thuật ít phổ biến, thư viện, liên kết đến các kho lưu trữ GitHub, bài báo nghiên cứu và các tài liệu khác.

:us: một thư viện python để phân tích cú pháp các chuỗi địa chỉ Hoa Kỳ phi cấu trúc thành các thành phần địa chỉ