Jupyter Notebook로 작성된 라이브러리
TensorFlow-Examples
초보자를 위한 TensorFlow 자습서 및 예제(TF v1 및 v2 지원).
- 42.9k
- GNU General Public License v3.0
segment-anything
리포지토리는 SAM(SegmentAnything Model)을 사용하여 추론을 실행하기 위한 코드, 훈련된 모델 체크포인트를 다운로드하기 위한 링크, 모델 사용 방법을 보여주는 예제 노트북을 제공합니다.
- 36.6k
- Apache License 2.0
nn
🧑🏫 나란히 메모가 있는 딥 러닝 논문의 구현/자습서 60개 📝; 트랜스포머(original, xl, switch, feedback, vit,...), 옵티마이저(adam, adabelief, sophia,...), gans(cyclegan, stylegan2,...), 🎮 강화 학습(ppo, dqn) 포함, capsnet, 증류,... 🧠.
- 32.2k
- MIT
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
일명 "해커를 위한 베이지안 방법": 베이지안 방법 소개 + 계산/이해 우선, 수학 두번째 관점의 확률적 프로그래밍. 모두 순수한 파이썬으로;).
- 25.7k
- MIT
handson-ml2
Scikit-Learn, Keras 및 TensorFlow 2를 사용하여 Python에서 기계 학습 및 딥 러닝의 기초를 안내하는 일련의 Jupyter 노트북입니다.
- 25.3k
- Apache License 2.0
pydata-book
O'Reilly Media에서 게시한 Wes McKinney의 "Python for Data Analysis"용 자료 및 IPython 노트북.
- 19.8k
- GNU General Public License v3.0
reinforcement-learning
강화 학습 알고리즘의 구현. Python, OpenAI 체육관, Tensorflow. Sutton의 책과 David Silver의 과정에 수반되는 연습 및 솔루션..
- 19.2k
- MIT
InvokeAI
InvokeAI는 안정적인 확산 모델을 위한 선도적인 크리에이티브 엔진으로, 전문가, 아티스트 및 애호가가 최신 AI 기반 기술을 사용하여 시각적 미디어를 생성하고 만들 수 있도록 지원합니다. 이 솔루션은 업계 최고의 WebUI를 제공하고 CLI를 통해 터미널 사용을 지원하며 여러 상용 제품의 기반 역할을 합니다.
- 16.7k
- Apache License 2.0
