machine-learning

Danh sách các bài báo nghiên cứu về tìm kiếm cây Monte Carlo kèm theo các bản triển khai

Tạo lược đồ tổng hợp và đồ thị tri thức có thể cấu hình ngay trong tầm tay

Kho lưu trữ này cung cấp một ngăn xếp có thể tùy chỉnh để bắt đầu các dự án ML mới trên Databricks tuân theo các phương pháp thực hành tốt nhất trong sản xuất.

Little Ball of Fur - Thư viện mở rộng lấy mẫu đồ thị cho NetworKit và NetworkX (CIKM 2020)

ThunderGBM: GBDT và Random Forest tốc độ cao trên GPU

Quy trình làm việc toàn diện trên Google Cloud Platform Vertex AI cho các hoạt động học máy (MLOps)

INCEpTION cung cấp nền tảng chú thích ngữ nghĩa với sự hỗ trợ chú thích thông minh và quản lý tri thức.

Một ngôn ngữ lập trình xác suất đơn giản.

Tổng hợp nội dung về kiến trúc máy tính, nền tảng hệ thống nhúng và các ngôn ngữ lập trình phổ biến

Công cụ tìm kiếm có căn cứ (tức là có tham chiếu nguồn) dựa trên LLM / ChatGPT / OpenAI API. Hỗ trợ tìm kiếm web, tìm kiếm nội dung tệp, v.v.

Khung mô hình hóa và học máy tự động FEDOT.

HawkEye mã nguồn mở bằng Python sử dụng camera đơn cho quần vợt

Tăng cường quy trình làm việc và mức độ tương tác nội dung WordPress bằng trí tuệ nhân tạo

BharatMLStack là một stack hạ tầng machine learning mã nguồn mở, toàn diện được xây dựng tại Meesho để hỗ trợ các khối lượng công việc ML theo thời gian thực và theo lô ở quy mô Bharat

Bảng tóm tắt kiến thức cho AI và Machine Learning

LLMFlows - Ứng dụng LLM đơn giản, rõ ràng và minh bạch

Mẫu Cookiecutter cho các dự án FastAPI sử dụng: Machine Learning, uv, Github Actions và Pytests

Một framework ML không phụ thuộc (zero-dependency) viết bằng C với API Python hiện đại để kiểm soát hoàn toàn việc thực thi và bộ nhớ.

Perpetual là một máy gradient boosting hiệu năng cao. Nó mang lại độ chính xác tối ưu trong một lần chạy mà không cần tinh chỉnh phức tạp thông qua một tham số ngân sách đơn giản. Nó hỗ trợ sẵn các tính năng causal ML, continual learning, hiệu chuẩn gốc và giám sát độ lệch mạnh mẽ, cùng với lõi Rust và các liên kết zero-copy cho Python và R

Thư viện thị giác máy tính 3D cấp thấp viết bằng Rust

Siêu thực phẩm của Kubeflow dành cho các nhà khoa học dữ liệu.

Trí tuệ nhân tạo cho MapleStory sử dụng học máy và thị giác máy tính để điều hướng các môi trường thử thách trong trò chơi.

Mã nguồn cho cuốn sách Hands-on Unsupervised Learning Using Python (O'Reilly Media).

VectorFlow là một pipeline vector embedding lưu lượng lớn, giúp tiếp nhận dữ liệu thô, chuyển đổi thành vector và ghi vào cơ sở dữ liệu vector tùy chọn của bạn.

Chatbot dựa trên hiểu ngôn ngữ tự nhiên và học máy, hỗ trợ đồng thời nhiều người dùng và tùy chỉnh hội thoại đa vòng

[ECCV 2026] SparkVSR: Siêu phân giải video tương tác thông qua lan truyền keyframe thưa

Lộ trình ML (Machine Learning) Full Stack bao gồm việc học các kỹ năng và công nghệ cần thiết để trở nên thành thạo trong mọi khía cạnh của học máy, bao gồm thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phát triển mô hình, triển khai và bảo trì.

Xử lý tín hiệu khả vi trên hình cầu cho PyTorch

👁 👂 Gắn thẻ phương tiện thông minh cho Nextcloud: nhận diện khuôn mặt, vật thể, phong cảnh, thể loại âm nhạc.

Tài nguyên để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian và dữ liệu trình tự