machine-learning

Tài nguyên học máy trực tuyến

Kaggle datascience bowl 2017.

Xây dựng các mô hình thị giác máy tính đầy đủ chức năng với PyTorch.

Framework đánh giá đa ngôn ngữ và được kiểm thử kỹ lưỡng cho tóm tắt văn bản.

Kho lưu trữ tài nguyên về machine unlearning trong các mô hình ngôn ngữ lớn

Danh sách các công cụ, thư viện và tài nguyên AI được tuyển chọn dành cho nghiên cứu kinh tế, giảng dạy và phân tích chính sách. Được duy trì bởi nhóm OpenEcon.

Slide, ghi chú bài báo, ghi chú lớp học, bài đăng blog và nghiên cứu về ML, thống kê và AI.

Xử lý hình ảnh y tế bằng Python

Xác suất và Thống kê cho Khoa học Dữ liệu: Tài liệu giới thiệu toàn diện về xác suất và thống kê cho khoa học dữ liệu, bao gồm tệp PDF miễn phí, 103 notebook Python sử dụng 23 tập dữ liệu thực tế, 118 video kèm slide và lời giải cho 200 bài tập.

Các khóa học AI toàn diện do Humai giảng dạy

Khai thác dữ liệu cho khoa học vật liệu.

DiffSharp: Lập trình hàm có khả năng vi phân

Thư viện thu thập hình ảnh cho hệ thống thị giác máy tính dựa trên GenICam.

Thư viện AutoML sạch nhất thế giới ✨ - Thực hiện điều chỉnh siêu tham số với các trừu tượng đường ống phù hợp để viết các đường ống học sâu sản xuất sạch. Cho phép các bước đường ống của bạn có không gian siêu tham số. Thiết kế các bước trong đường ống của bạn như các thành phần. Tương thích với Scikit-Learn, TensorFlow và hầu hết các thư viện, khung và môi trường MLOps khác

Công cụ tạo dữ liệu huấn luyện ML dựa trên thị giác máy tính

Thư viện Python để phân tích khuôn mặt sử dụng PyTorch

Hệ thống gợi ý dựa trên nội dung giúp đề xuất các bộ phim tương tự với sở thích của người dùng và phân tích cảm xúc từ các bài đánh giá.

Các công cụ để hiểu cách các dự đoán của transformer được xây dựng theo từng lớp

Học Machine Learning với chương trình Amazon ML Summer School 2026. Truy cập tóm tắt phiên, câu hỏi trắc nghiệm các năm trước, câu hỏi lập trình và tài liệu kiểm tra chính thức. Thực hành các tác vụ lập trình theo mô-đun và xây dựng nền tảng vững chắc cho các cuộc phỏng vấn và ứng dụng thực tế.

Công cụ suy luận LLM hỗ trợ RDNA gốc viết bằng Rust

Chia sẻ các mô hình có thể cập nhật (SUM) trên Blockchain

Thư viện học sâu TinyML độc lập với nhà cung cấp, bao gồm trình biên dịch và khung suy luận cho máy tính siêu nhỏ và vi điều khiển

Một tập con của các mô-đun mạng thần kinh trong PyTorch, được viết bằng Python sử dụng Triton của OpenAI.

Ghi chú khóa học Machine Learning Spring 2021 của Giáo sư Lý Hoành Nghị (Li Hung-yi) tại Đại học Quốc gia Đài Loan (NTU).

Khung ứng dụng FastAPI để triển khai các mô hình học máy sẵn sàng cho môi trường production.

TimeCopilot: Tác nhân dự báo GenAI. Được xây dựng trên LLM và Time Series Foundation Models, nó cho phép bạn dự báo, kiểm định chéo và phát hiện bất thường bằng nhiều mô hình nền tảng thông qua một API duy nhất. Từ tài chính và năng lượng đến phân tích web, TimeCopilot biến các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên thành các dự báo sẵn sàng cho sản xuất.

PILOT: Bộ công cụ học tập liên tục dựa trên mô hình được huấn luyện trước

Tài liệu của Hugging Face Hub

Từ cơ bản đến nâng cao về NLP chỉ trong 10 Kernels.

Deep Learning Simplified là một kho lưu trữ mã nguồn mở, chứa các dự án học sâu từ cấp độ cơ bản đến nâng cao dành cho những người đóng góp muốn bắt đầu hành trình trong lĩnh vực Deep Learning. URL Devfolio: https://devfolio.co/projects/deep-learning-simplified-f013