machine-learning

Toàn bộ mã nguồn cho "Robot Learning: A Tutorial". Hãy tham gia để được giới thiệu trong phiên bản tiếp theo!

Danh sách tổng hợp các tài nguyên giáo dục về khoa học dữ liệu cho các kỹ năng thiết yếu.

LangGraph cho Swift — xây dựng quy trình làm việc cho AI agent có trạng thái một cách tự nhiên trên các nền tảng Apple/Linux.

Chúng ta biết đến GAN với thành công trong việc tạo ảnh chân thực. Tuy nhiên, chúng cũng có thể được áp dụng trong việc tạo dữ liệu dạng bảng. Chúng tôi sẽ xem xét và kiểm tra một số bài báo gần đây về các mô hình GAN dạng bảng trong thực tế.

Mọi thông tin bạn cần biết về Google Cloud TPU.

Tổ chức các thí nghiệm của bạn thành các bước riêng biệt có thể được lưu vào bộ nhớ đệm và tái sử dụng trong suốt vòng đời của dự án nghiên cứu.

Tài nguyên về các tập dữ liệu mô bệnh học.

Mã Python, Jupyter Notebooks và các tệp csv chứa ví dụ cho các bài tập từ blog aprendemachinelearning.com và sách Aprende Machine Learning.

Một API thể thao miễn phí được viết bằng Python.

Triển khai các mô hình Transformer bằng Julia

Tài nguyên về học máy và học sâu.

Nền tảng cho các dự án Machine Learning trong Kỹ thuật phần mềm.

Một hệ thống phân loại linh hoạt, thích ứng cho phân loại văn bản động.

Tài nguyên tối ưu cho các dự án từ trình độ sơ cấp đến nâng cao, tất cả tại một nơi

Bộ sưu tập các tập dữ liệu công nghiệp công khai

ParseBench - Một tiêu chuẩn đánh giá phân tích tài liệu cho các AI Agent

Tuyển tập các tài nguyên đọc về ML miễn phí.

Sử dụng ArXiv ChatGuru để trò chuyện với các bài báo nghiên cứu. Ứng dụng này sử dụng LangChain, OpenAI, Streamlit và Redis làm cơ sở dữ liệu vector/bộ nhớ đệm ngữ nghĩa.

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) giúp việc chạy các thử nghiệm học máy trở nên dễ dàng

Triển khai API scikit-learn bằng Julia https://cstjean.github.io/ScikitLearn.jl/dev/

Mô-đun học máy thống kê, tập trung đặc biệt vào mô hình hóa phụ thuộc thời gian

Triển khai lại bằng Python các thuật toán phân cụm phổ (có ràng buộc) được sử dụng trong các bài báo về phân đoạn người nói của Google.

Triển khai chính thức của Würstchen: Tiền huấn luyện hiệu quả cho các mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh

Các giải pháp cho dự án DataCamp

Bộ sưu tập các mô hình phát hiện tin giả dựa trên GNN.

Hội thảo lập kế hoạch xây dựng các nhóm liên chức năng và hiện thực hóa chu trình tăng trưởng thông qua học máy.

Bộ công cụ bệnh học tính toán được phát triển bởi TIA Centre, Đại học Warwick.

Giao diện thống nhất cho các thuật toán tối ưu hóa và thử nghiệm.

Danh sách tổng hợp các tài nguyên trí tuệ nhân tạo (Khóa học, Công cụ, Ứng dụng, Dự án mã nguồn mở)

Albumentations thế hệ tiếp theo: cấp phép kép cho mục đích sử dụng mã nguồn mở và thương mại.