machine-learning

Framework nhanh và có thể tùy chỉnh để tự động tạo mô hình ML (AutoML)

Lựa chọn mã nguồn mở của nhà khoa học dữ liệu để mở rộng, đánh giá và duy trì dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên. Coi dữ liệu huấn luyện như một thành phần phần mềm.

ModelFox giúp việc huấn luyện, triển khai và giám sát các mô hình machine learning trở nên dễ dàng.

Chương trình giảng dạy về mô hình nền tảng, từ số không đến biên giới

Kho lưu trữ này nhằm mục đích lập bản đồ hệ sinh thái các hướng dẫn, nguyên tắc, quy tắc đạo đức, tiêu chuẩn, quy định về trí tuệ nhân tạo và hơn thế nữa.

Một bộ sưu tập các Jupyter notebook tham chiếu và ứng dụng AI/ML demo cho các trường hợp sử dụng trong doanh nghiệp: tiếp thị, định giá, chuỗi cung ứng, sản xuất thông minh và hơn thế nữa.

AMD-SHARK Studio -- Giao diện web cho phân phối Machine Learning hiệu năng cao SHARK+IREE

Tạo nhạc dựa trên các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên bằng cách sử dụng LLM chạy cục bộ.

Concrete ML: Framework ML bảo vệ quyền riêng tư sử dụng mã hóa đồng hình hoàn toàn (FHE), được xây dựng trên nền tảng Concrete, tích hợp với các framework ML truyền thống.

Ứng dụng Karaoke hỗ trợ bởi machine learning (có tính điểm!)

Tài nguyên Khoa học Dữ liệu được tuyển chọn (Miễn phí & Trả phí) giúp các nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề và có kinh nghiệm học tập, phát triển và thăng tiến sự nghiệp.

Ví dụ về Machine Learning với Android TensorFlow (Xây dựng TensorFlow cho Android)

Bộ công cụ học máy và học sâu cho chuỗi thời gian

Một nhóm các notebook và tệp khác giúp bạn học AI từ đầu.

Các thuật toán học đo lường (metric learning) bằng Python

Mã nguồn cho bài báo TKDE "Self-supervised learning on graphs: Contrastive, generative, or predictive"

PointCNN: Tích chập trên các điểm biến đổi X (NeurIPS 2018)

QuPath - Phần mềm phân tích hình ảnh sinh học mã nguồn mở dành cho nghiên cứu

Framework học sâu của Đại học Koç.

Tài liệu tiếng Trung về OpenCV-Python 4.1

Dự báo chuỗi thời gian tự động

Mã nguồn đi kèm sách: Data Science on the Google Cloud Platform, Valliappa Lakshmanan, O'Reilly 2017

Bộ công cụ học máy phát hiện bất thường dựa trên nhật ký [ISSRE'16]

Học máy cho NeuroImaging bằng Python

Các thuật toán ngắn gọn và đẹp mắt được viết bằng Julia

Tribuo - Thư viện học máy Java

Một mẫu gói Python toàn diện để khởi1 đầu và chuẩn hóa các sáng kiến MLOps và đường ống dữ liệu của bạn.

🌊 Phần mềm Julia dành cho động lực học chất lỏng mang hương vị đại dương nhanh chóng, thân thiện, linh hoạt trên CPU và GPU

🏆 Thư viện được xếp hạng các ứng dụng streamlit tuyệt vời được xây dựng bởi cộng đồng

🛸 Sử dụng các mô hình transformers được huấn luyện trước như BERT, XLNet và GPT-2 trong spaCy