machine-learning

Công cụ chú thích âm thanh mã nguồn mở dành cho con người

Trung tâm kiến thức về Kỹ thuật dữ liệu & Học máy

Thư viện mô hình siêu đồ thị nhiệt động lực học trong JAX

Bộ công cụ mô hình hóa chuỗi FAIR 2

Một framework và bộ công cụ autoML cho học máy trên đồ thị.

Các dự án liên quan đến AI đáng tin cậy

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

Công cụ Machine Learning dành cho Hacker

Danh sách tài nguyên Khoa học Dữ liệu / Học máy (Hầu hết là miễn phí)

Thư viện header-only nhẹ để sử dụng các mô hình Keras (TensorFlow) trong C++.

Học cách làm cho máy học để bạn không phải vật lộn lập trình chúng; Danh sách cuối cùng

Thay đổi mã Python khi nó đang chạy mà không làm mất trạng thái

Danh sách các tập dữ liệu Twitter và các tài nguyên liên quan.

Các mẫu và công cụ cho Windows ML.

Nền tảng sinh học tính toán tích hợp học biểu diễn quy mô lớn và học sâu đa tác vụ

Z80-μLM là một mô hình ngôn ngữ lượng tử hóa 2-bit đủ nhỏ để chạy trên bộ vi xử lý 8-bit Z80. Huấn luyện mô hình hội thoại bằng Python, xuất ra các tệp nhị phân CP/M .COM và trò chuyện với máy tính cổ điển của bạn.

DataDreamer: Nhắc lệnh. Tạo dữ liệu tổng hợp. Huấn luyện và căn chỉnh mô hình. 🤖💤

Embedding ẩn có thể học cho phân tích hành vi và thần kinh kết hợp - Triển khai chính thức của CEBRA

Rừng ngẫu nhiên tổng quát (Generalized Random Forests)

Các dự án năm cuối là một phần quan trọng trong hành trình học tập của sinh viên, đặc biệt là trong các lĩnh vực kỹ thuật, khoa học máy tính và các ngành kỹ thuật khác. 50 Dự án năm cuối bao gồm Mã nguồn, PPT, Tóm tắt, Báo cáo, Tài liệu, Bài báo nghiên cứu cơ bản & Video hướng dẫn

PyCIL: Bộ công cụ Python dành cho Học gia tăng lớp (Class-Incremental Learning)

TensorFlow 101: Giới thiệu về Học sâu

Cài đặt transformer đơn giản từ đầu bằng PyTorch (lưu trữ, phiên bản mới nhất trên Codeberg)

Thư viện mã nguồn mở xây dựng trên Qiskit dành cho các tác vụ học máy lượng tử quy mô lớn trên phần cứng lượng tử và trình mô phỏng cổ điển

Tìm hiểu sâu về embedding bắt đầu từ các khái niệm cơ bản

Thư viện Reinforcement Learning (RL) dạng mô-đun (được triển khai bằng PyTorch, JAX và NVIDIA Warp) hỗ trợ Gymnasium/Gym, NVIDIA Isaac Lab, MuJoCo Playground và các môi trường khác.

Mã nguồn chính thức cho TimeCraft: Framework tạo chuỗi thời gian cho các ứng dụng thực tế

Gói nnsight cho phép diễn giải và thao tác với các thành phần bên trong của các mô hình học sâu.

Thư viện đối kháng PyTorch cho các phương pháp tấn công và phòng thủ trên hình ảnh và đồ thị.

Sách MapReduce, Spark, Java và Scala cho Thuật toán dữ liệu