machine-learning

使用機器學習進行 NBA 運動博彩預測

使用 PyTorch 模擬脈衝神經網路（SNN）。

MLRun 是一個開源 MLOps 平台，用於在整個生命週期中快速構建與管理持續 ML 應用程式。MLRun 可整合至您的開發與 CI/CD 環境中，並自動化交付生產資料、ML 管道與線上應用程式。

TensorLy：Python 中的張量學習。

必讀研究論文，以及與將機器學習用於編譯器和系統最佳化相關的工具與資料集連結

高效、可擴展且具備企業級水準的 CPU/GPU 推論伺服器，適用於 🤗 Hugging Face transformer 模型 🚀

Graph4nlp 是一個能輕鬆將圖神經網路（GNN）應用於 NLP 的函式庫。歡迎造訪我們的 DLG4NLP 網站 (https://dlg4nlp.github.io/index.html) 獲取各種學習資源！

軌跡預測領域的最新研究資料選集

R 語言中的機器學習

這個儲存庫提供由微軟印度研究院（Microsoft Research India）為邊緣裝置開發的機器學習演算法程式碼。

LLVM 與 MLIR 的高效能自動微分。

機器學習的版本控制

🦆 具備上下文鍵值的詞向量

表格資料深度學習模型的統一框架。

使用 CoreML 的 NSFW（色情）偵測器

一個用於機器學習的與模型無關的視覺化除錯工具

基於內部 Google Vizier 服務的黑盒與超參數最佳化 Python 研究介面。

深度神經進化

Axon 中的預訓練神經網路模型（+ 🤗 Models 整合）

基於 PyTorch 的量子經典模擬、量子機器學習、量子神經網路與參數化量子電路框架，支援輕鬆部署至真實量子電腦。

作為 IPython / Jupyter 筆記本的大數據分析與機器學習 Apache Spark & Python (pySpark) 教學課程

用於快速且輕鬆實驗的 Google Colaboratory 筆記本集合

用於表格與時間序列資料的合成資料生成器

AI 基礎設施工程師學習路徑 - 生產環境 ML 基礎設施課程（2-4 年經驗）

使用 dataframe 進行機器學習

應用程式的自我編碼系統 — 適用於 Ionic 的 Alan AI SDK

MixTeX 多模態 LaTeX、中英雙語（ZhEn）及表格 OCR。它能在 Windows 上透過本機離線環境執行高效的 CPU 推論。

實用的資料增強資源清單。這裡有許多不常見的技術、函式庫、GitHub 儲存庫連結、論文及其他資源。

關於常態化流（normalizing flows）的精彩資源。