machine-learning

Mã nguồn cho IDS-ML: phát triển hệ thống phát hiện xâm nhập sử dụng các thuật toán học máy (Decision tree, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, Bayesian optimization..)

AI-in-a-Box tận dụng chuyên môn toàn cầu của Microsoft để phát triển và cung cấp các giải pháp AI và ML cho cộng đồng kỹ thuật. Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp bộ sưu tập các giải pháp tăng tốc giúp kỹ sư thiết lập môi trường AI/ML nhanh chóng và giảm thiểu khó khăn.

Một thư viện Python để phát hiện các sự kiện xã hội

Yet Another Language Model: Suy luận LLM bằng C++/CUDA, không sử dụng thư viện ngoại trừ I/O.

Ước tính tư thế người 3D tuyệt đối từ hình ảnh RGB.

Tri thức.

Đã ngừng phát triển, hiện đã có trong sktime - gói bổ trợ cho học sâu dựa trên TensorFlow

Danh sách các tài nguyên chọn lọc về đầu tư định lượng và chiến lược giao dịch, tập trung vào các ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong tài chính.

Kho lưu trữ này chứa mã đánh giá cho bài báo "MMMU: Một điểm chuẩn hiểu và suy luận đa phương thức đa ngành lớn cho AGI chuyên gia"

Sử dụng các Mô hình PyTorch với CasADi để tối ưu hóa dựa trên dữ liệu hoặc điều khiển tối ưu dựa trên học tập. Hỗ trợ Acados.

Nhúng với độ méo tối thiểu bằng PyTorch.

MatterSim: Một mô hình nguyên tử học dựa trên deep learning áp dụng cho nhiều nguyên tố, nhiệt độ và áp suất khác nhau.

Các bài báo AAAI 2024: Khám phá bộ sưu tập toàn diện các bài nghiên cứu sáng tạo được trình bày tại một trong những hội nghị hàng đầu về trí tuệ nhân tạo. Tích hợp mã nguồn để hiểu rõ hơn. Trải nghiệm sự tiến bộ vượt bậc trong trí tuệ nhân tạo với kho lưu trữ này!

Bộ sưu tập các bài báo và dự án mã nguồn mở ICLR qua các năm, bao gồm ICLR2021, ICLR2022, ICLR2023, ICLR2024 và ICLR2025.

Các liên kết Julia cho trình phân biệt tự động Enzyme.

Các bài báo nghiên cứu gần đây về Mô hình nền tảng cho Tối ưu hóa tổ hợp.

Tài liệu khóa học học máy.

Khung làm việc để triển khai nhanh các quy trình xử lý và vận hành dữ liệu.

QKeras: thư viện học sâu lượng tử hóa cho Tensorflow Keras

Monty là một khung học tập cảm giác vận động dựa trên lý thuyết nghìn bộ não của vỏ não mới.

Modeltime mở khóa các mô hình dự báo chuỗi thời gian và học máy trong một khung làm việc duy nhất

Phân tích cảm xúc dựa trên khía cạnh: Transformer và ML có thể giải thích (TensorFlow)

Gói Python cho dự đoán tuân thủ (conformal prediction)

Kho lưu trữ chính thức cho bài báo "Grokfast: Accelerated Grokking by Amplifying Slow Gradients"

Liên kết đến các ấn phẩm hội nghị/tạp chí về kiểm chứng sự thật tự động (tài nguyên cho bài báo TACL22/EMNLP23).

Label Objects and Save Time (LOST) - Thiết kế quy trình chú thích hình ảnh thông minh của riêng bạn trong môi trường web.

TOROS Buffalo: Một dự án mã nguồn mở sẵn sàng cho sản xuất, nhanh và có khả năng mở rộng cho các hệ thống gợi ý.

Một framework và các tiện ích đơn giản hóa cho PyTorch

Công cụ tìm kiếm dựa trên mô hình ngôn ngữ, được xây dựng trên cơ sở dữ liệu vector và kho lưu trữ key/value đa năng.

Pipeline tăng cường dữ liệu để mô phỏng các quy trình in ấn, fax, quét và sao chép tài liệu trên giấy.