machine-learning

Bộ công cụ dựa trên Python bao gồm nhiều phương pháp trong việc ra quyết định, định lượng độ không đảm bảo và mô phỏng thống kê: đa độ trung thực, thiết kế thí nghiệm, tối ưu hóa Bayesian, tích phân Bayesian, v.v.

Một thư viện để huấn luyện, đánh giá, diễn giải và đưa vào sản xuất các mô hình rừng quyết định như Random Forest và Gradient Boosted Decision Trees.

Kho lưu trữ này bao gồm các hướng dẫn về cách sử dụng API TensorFlow estimator để thực hiện các tác vụ ML khác nhau một cách hệ thống và chuẩn hóa.

Tin tức: tập dữ liệu 10k đã sẵn sàng để tải xuống.

Phần mềm Nhận dạng Biển số Tự động (ALPR/ANPR) hoạt động với mọi loại camera.

Công cụ phân tích tĩnh và giải mã pickling Python

Xử lý và tạo lưới dữ liệu không gian theo phong cách học máy.

MOA là framework mã nguồn mở cho khai thác luồng dữ liệu lớn. Bao gồm tập hợp các thuật toán học máy (phân loại, hồi quy, phân cụm, phát hiện ngoại lệ, phát hiện trôi dạt khái niệm và hệ thống gợi ý) cùng các công cụ đánh giá

Hệ thống định lượng cổ phiếu A.

Theo dõi khoa học dữ liệu của bạn. Thư viện Python mã nguồn mở của Skore giúp tăng tốc phát triển mô hình ML với các báo cáo đánh giá tự động, hướng dẫn phương pháp thông minh và phân tích kiểm chứng chéo toàn diện.

Triển khai các đoạn mã, bài tập và ứng dụng vào dữ liệu thực tế từ cuốn Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance) của Giáo sư Marcos López de Prado.

Framework cực nhanh để tinh chỉnh các mô hình học tương đồng

(AAAI' 20) A Python Toolbox for Machine Learning Model Combination

Quy trình Gaussian trong JAX và Equinox.

Triển khai BanditPAM bằng C++ và gói Python

CAIRI: Bộ công cụ và tiêu chuẩn đánh giá cho học biểu diễn trực quan có giám sát, bán giám sát và tự giám sát.

Định dạng ghi chú nhanh chóng với ChatGPT trong Obsidian

Awesome-LLM-Eval: danh sách tuyển chọn các công cụ, tập dữ liệu/benchmark, bản demo, bảng xếp hạng, tài liệu và mô hình, chủ yếu dành cho việc đánh giá LLM.

BenchMARL là một thư viện để đánh giá hiệu năng Học tăng cường đa tác nhân (MARL). BenchMARL cho phép so sánh nhanh các thuật toán, tác vụ và mô hình MARL khác nhau dựa trên hai nguyên tắc cốt lõi: khả năng tái lập và tiêu chuẩn hóa.

Kho lưu trữ các tập dữ liệu hữu ích được thu thập cho nghiên cứu khoa học mạng và học máy.

Mã nguồn cho dự án khả năng diễn giải ML (ML interpretability) TCAV.

Các giải pháp tăng tốc Azure MLOps (v2). Các mẫu sẵn sàng cho doanh nghiệp để triển khai mô hình học máy của bạn trên nền tảng Azure

Tự động chia các mô hình PyTorch của bạn trên nhiều GPU để huấn luyện và suy luận

Vòng đời hoàn chỉnh của một dự án khoa học dữ liệu

Công cụ suy luận ONNX thuần C99 gọn nhẹ, di động dành cho các thiết bị nhúng với hỗ trợ tăng tốc phần cứng.

Một thư viện để mô hình hóa dữ liệu đa biến sử dụng copula.

Một gói học tăng cường (reinforcement learning) dành cho Julia.

Mã nguồn đơn giản và linh hoạt cho các kiến trúc Reservoir Computing như Echo State Networks.

Thư viện phân tích dữ liệu oneAPI (oneDAL)

MICA - Hướng tới tái tạo khuôn mặt người theo hệ mét [ECCV2022]