machine-learning

列出可能的資料來源，協助準備資料科學/機器學習面試，頻繁更新

Towhee 是一个致力于简化神经数据处理流水线的框架

PennyLane 是一個用於量子運算、量子機器學習和量子化學的開源量子軟體平台。從靈感到實現，建立有意義的量子演算法。

乾淨、穩健且統一的 PyTorch 實作，涵蓋熱門深度強化學習（DRL）演算法（Q-learning、Duel DDQN、PER、C51、Noisy DQN、PPO、DDPG、TD3、SAC、ASL）

🦦 Otter，基於 OpenFlamingo（DeepMind 的 Flamingo 開源版本）的多模態模型，訓練於 MIMIC-IT，展示了改進的指令跟隨和上下文學習能力。

🔥 機器學習筆記本

學習如何設計、開發、部署與迭代生產級 ML 應用

Google TensorFlow 的 .NET Standard 綁定，用於在 C# 和 F# 中開發、訓練與部署機器學習模型

OP Vault ChatGPT：使用 OP Stack（OpenAI + Pinecone 向量資料庫）為 ChatGPT 提供長期記憶。上傳自訂知識庫檔案（PDF、txt、epub 等），使用簡易 React 前端

加速深度學習研發

用於音訊與音樂分析、特徵提取的函式庫。

Book_7_《机器学习》 | 鸢尾花书：从加减乘除到机器学习；欢迎批评指正

Lazy Predict 可協助快速構建多個基礎模型，無需大量程式碼，並能了解哪些模型表現最佳，無需參數調整

以 Rust 編寫的 Apache Spark 無縫替代方案，統一了批次處理、串流處理和運算密集型 AI 工作負載。

AI 研究員計畫清單

「數學不難」之《線性代數不難》上下冊，66 話題完冊；歡迎批評指正

ROOT 的官方儲存庫：以科學方式分析、儲存和視覺化大數據

Python 套件，用於表格資料的 AutoML，包含特徵工程、超參數調整、解釋與自動文件化

基於 JAX 的類神經網路函式庫

為機器學習初學者或準備進行學習的同學設計的倉庫。 (This repository is intented for helping whom are interested in machine learning study)

從零開始構建現代 LLM。逐行註解。用五歲小孩也能聽懂的方式解釋。

🔅 Shapash：使用者友善的可解釋性與可解讀性工具，協助開發可靠且透明的機器學習模型

Determined 是一个开源机器学习平台，简化分布式训练、超参数调优、实验跟踪和资源管理。支持 PyTorch 和 TensorFlow。

精心策划的數據科學資源鏈接集合

開源深度學習框架，使用最先進的Physics-ML方法構建、訓練與微調模型

📚 OpenVINO™ 的 Jupyter notebook 教學。

Dreambooth（https://arxiv.org/abs/2208.12242）實作，透過 Textual Inversion（https://arxiv.org/abs/2208.01618）於 Stable Diffusion（https://arxiv.org/abs/2112.10752）。調整重點在於訓練臉部、物件與風格。

Compute Library 是一套針對 Arm CPU 與 GPU 優化的電腦視覺與機器學習函式，採用 SIMD 技術

Python 時序分析機器學習工具包

隔離人聲、鼓、低音和其他樂器音軌，從任何歌曲中提取