machine-learning

用一行程式碼自動建立多個機器學習模型。由 Ram Seshadri 建立。歡迎協作。經請求可獲得許可。

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Happy Transformer 讓 NLP Transformer 模型的微調與推論變得簡單。

具備自動化特徵工程與選擇能力的線性預測模型

機器學習模型壓縮研究論文、量化技術、工具及學習資源精選。

OWASP CycloneDX 是一個全端物料清單 (BOM) 標準，為降低網路風險提供進階供應鏈功能。支援 SBOM、SaaSBOM、HBOM、AI/ML-BOM、CBOM、OBOM、MBOM、VDR 與 VEX

關於語言模型即服務 (LMaaS) 的精選論文。

Cleora AI 是一個通用開源模型，用於高效、可擴展地學習異質關聯資料的穩定與歸納式實體嵌入。由 Synerise.com 團隊開發。

一個簡單且優雅的實驗追蹤框架，將持久化邏輯與最佳實踐直接整合進 Python 中

人工智慧數學基礎的實用指南

單一檔案實現的高品質串流語音對語音互動代理原型

為你的網站內容建立聊天機器人或問答機器人

與 Tacotron（一種端到端語音合成模型）相關出版物的音訊樣本。

適用於 Web 與 Node.js 的機器學習函式庫。

用於 Microsoft Azure Form Recognizer 與 OCR 服務的一套工具。

CodaLab 競賽平台

Manning Publications 出版，由 Yuan Tang 所著的《分散式機器學習模式》 https://bit.ly/2RKv8Zo

Python 混淆矩陣：使用 seaborn 和 matplotlib 繪製美觀的混淆矩陣（類似 Matlab）

Perceiver、Perceiver IO 與 Perceiver AR 的 PyTorch 實作，包含用於分散式訓練的 PyTorch Lightning 腳本。

此儲存庫專為熱愛閱讀與學習的 AI 愛好者所建立

我認為有幫助的資料科學與機器學習資源集合（我只發布我讀過的內容！）

apricot 實作了子模組最佳化，用於選擇海量資料集的子集以快速訓練機器學習模型。請參閱文件頁面：https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

Rust 在機器學習領域的成熟度如何？

量子機器學習領域的精選論文與資源列表

透過互動式視覺化在瀏覽器中探索並解讀大型嵌入（embeddings）

精選來自 CalTech、Columbia、Berkeley、MIT 與 Stanford 的公開機器學習工程課程列表。

在 Kubernetes 上更輕鬆且高效地執行深度學習工作負載。

人類可解釋的 AI

使用 opencv 的簡易 Python OCR 引擎

Neural Amp Modeler LV2 外掛程式