machine-learning

Danh sách tổng hợp các tài nguyên lập trình nhúng tuyệt vời.

Lập trình xác suất phổ quát sâu với Python và PyTorch

Hướng dẫn Hello AI World về cách triển khai mạng suy luận học sâu và các nguyên thủy thị giác sâu với TensorRT và NVIDIA Jetson.

Phát hiện nội dung NSFW trên phía máy client thông qua TensorFlow.js

Công cụ backtesting mang lại cho bạn lợi thế vượt trội. Chạy hàng nghìn ý tưởng giao dịch trước khi người khác hoàn thành một.

Bộ sưu tập các ví dụ và hướng dẫn về học máy.

Cẩm nang phỏng vấn học sâu (bao gồm toán học, học máy, học sâu, thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và SLAM, v.v.)

Một thư viện python được xây dựng nhằm trao quyền cho các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng và hệ thống có khả năng Thị giác Máy tính khép kín

Mô-đun khai thác web cho Python, tích hợp các công cụ cào dữ liệu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, phân tích mạng và trực quan hóa.

🧙 Xây dựng, chạy và quản lý các đường ống dữ liệu để tích hợp và chuyển đổi dữ liệu.

Cách dễ nhất để cung cấp các ứng dụng và mô hình AI - Xây dựng API suy luận mô hình, hàng đợi tác vụ, ứng dụng LLM, pipeline đa mô hình, v.v.!

Vowpal Wabbit là một hệ thống machine learning đẩy lùi ranh giới của machine learning với các kỹ thuật như trực tuyến, băm, allreduce, reductions, learning2search, học chủ động và học tương tác.

DataFrame Apache Arrow/NumPy kết hợp ngoài bộ nhớ (out-of-core) dành cho Python, ML, trực quan hóa và khám phá dữ liệu dạng bảng lớn với tốc độ một tỷ hàng mỗi giây 🚀

Tài nguyên học tập về Machine learning & Deep Learning

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể truy cập thông qua lượng tử hóa k-bit cho PyTorch.

Môi trường học tập StarCraft II

DoWhy là một thư viện Python dành cho suy luận nhân quả (causal inference), hỗ trợ mô hình hóa và kiểm tra rõ ràng các giả định nhân quả. DoWhy dựa trên một ngôn ngữ thống nhất cho suy luận nhân quả, kết hợp các mô hình đồ thị nhân quả và các framework kết quả tiềm năng (potential outcomes).

BoxMOT: Các mô-đun theo dõi đa đối tượng SOTA bằng Python và C++ có thể cắm vào, hỗ trợ hộp bao quanh định hướng và song song với trục

Xấp xỉ và chiếu đa tạp đồng nhất (UMAP)

BertViz: Trực quan hóa cơ chế Attention trong các mô hình Transformer

Tạm biệt sự nhàm chán, chuyên tâm xây dựng các ví dụ thực tế về Python, xem thêm nhiều hướng dẫn Python hữu ích tại https://ai-jupyter.com

Một dịch vụ quản lý ảnh nguồn mở tự lưu trữ (self-hosted).

Hạ tầng sản xuất cho machine learning ở quy mô lớn

tensorboard cho PyTorch (và Chainer, MXNet, NumPy, ...)

Công cụ cào dữ liệu web thông minh, tự động, nhanh chóng và nhẹ cho Python

Evidently là một khung quan sát ML và LLM mã nguồn mở. Đánh giá, kiểm tra và giám sát mọi hệ thống hỗ trợ bởi AI hoặc luồng dữ liệu. Từ dữ liệu dạng bảng đến Gen AI. Hơn 100 chỉ số.

⚡ TabPFN: Mô hình nền tảng cho dữ liệu dạng bảng ⚡

Thư viện Python Stanford NLP hỗ trợ tách từ, phân đoạn câu, NER và phân tích cú pháp cho nhiều ngôn ngữ tự nhiên

Chứa các giải pháp và ghi chú cho Chuyên ngành Học máy của Đại học Stanford và Deeplearning.ai - Coursera (2022) bởi Giáo sư Andrew NG

22 kỹ thuật prompt engineering với các hướng dẫn thực hành qua Jupyter Notebook, từ các khái niệm cơ bản đến chiến lược nâng cao để khai thác LLM.