machine-learning

Scaled-YOLOv4：擴展跨階段局部網路

Philipp Krähenbühl 的密集（全連接）CRF 的 Python 包裝器，具高斯邊緣勢能。

Keras 時間序列卷積網路。支援 Python 與 R。

全面且即時的聯邦學習學術資訊（論文、框架、資料集、教學、研討會）

Elyra 以以人工智慧為核心的方法擴充 JupyterLab。

ComfyUI 的官方前端實作

在 Ruby 中建構由 LLM 驅動的應用程式

社群驅動的 RAG（檢索增強生成）框架、專案與資源集合。歡迎貢獻並探索不斷演進的 RAG 生態系統。

虛擬特徵市集。將您現有的資料基礎設施轉化為特徵市集。

[ICLR 2024] 「TimeMixer: Decomposable Multiscale Mixing for Time Series Forecasting」官方實作

使用現代 C++ 編寫的輕量級 3D 可變形人臉模型函式庫

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物理符號最佳化

用於點陣圖與點雲的網頁標註工具

使用 python 與 scikit-learn 進行股票預測

使用差分隱私訓練 PyTorch 模型

在 pytorch 中實作「BitNet: Scaling 1-bit Transformers for Large Language Models」

一個 Julia 機器學習框架

Feathr – 企業級的可擴展統一資料與 AI 工程平台

在 Jupyter Notebooks 與 NumPy 中從第一原理（第一性原理）實作並推導的 ML 演算法

以 Rust 實作的深度學習，具備形狀檢查的張量與神經網路

TinyML AI 推理程式庫

用於文字生成的 BERT score

關於機器學習貝氏方法的筆記本

基於 TensorFlow 的高斯過程

用於 Schema、BLOB 和預測的 AI 資料儲存庫。可搭配您的應用程式使用，或整合內建的人工監督、資料工作流程與 UI 目錄，以發掘 AI 資料的最大價值。

為所有人打造的好上手機器學習。

fastdup 是一款強大且免費的工具，旨在從影像與影片資料集中快速產生有價值的洞見。它有助於提高影像和標籤的品質，同時大幅降低資料維運成本，並具備無與倫比的可擴充性。

音訊生成最新 AI 模型的時間軸，始於 2023 年！

💫 用於 spaCy 自然語言處理 (NLP) 函式庫的模型