"기계 학습" 태그별 라이브러리

awesome-streamlit

이 프로젝트의 목적은 Streamlit이 얼마나 멋진지, 그리고 어떻게 될 수 있는지에 대한 지식을 공유하는 것입니다.
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envd

🏕️ AI/ML을 위한 재현 가능한 개발 환경.
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lightning-flash

PyTorch AI Factory - Flash를 사용하면 7개 데이터 도메인에서 15개 이상의 작업에 대한 복잡한 AI 레시피를 쉽게 구성하고 실행할 수 있습니다.
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  • Python
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TensorComprehensions

기계 학습 워크로드를 표현하는 도메인별 언어..
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SimpleHTR

TensorFlow로 구현된 필기 텍스트 인식(HTR) 시스템..

orbit

개체 지향 설계 및 확률 모델을 내부에 포함하는 베이지안 예측을 위한 Python 패키지입니다. (우버로).
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  • Python
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deeptraffic

DeepTraffic은 MIT Deep Learning 시리즈의 일부인 심층 강화 학습 대회입니다.

vearch

임베딩 기반 벡터 검색을 위한 분산 시스템.
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  • C++
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fugue

분산 컴퓨팅을 위한 통합 인터페이스. Fugue는 재작성 없이 Spark, Dask 및 Ray에서 SQL, Python, Pandas 및 Polars 코드를 실행합니다.
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  • Python
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MLE-Flashcards

기계 학습, 컴퓨터 비전 및 컴퓨터 과학 주제를 검토하는 데 유용한 200개 이상의 상세한 플래시 카드..
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petastorm

Petastorm 라이브러리를 사용하면 Apache Parquet 형식의 데이터 세트에서 딥 러닝 모델을 단일 머신 또는 분산 교육 및 평가할 수 있습니다. Tensorflow, Pytorch, PySpark와 같은 ML 프레임워크를 지원하며 순수 Python 코드에서 사용할 수 있습니다.
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  • Python
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awesome-embedding-models

멋진 임베딩 모델 자습서, 프로젝트 및 커뮤니티의 선별된 목록입니다.

elyra

Elyra는 AI 중심 접근 방식으로 JupyterLab을 확장합니다.
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keepsake

기계 학습을 위한 버전 관리.
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  • Python
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CoreML-in-ARKit

AR에서 객체를 감지하고 객체 위에 3D 라벨을 표시하는 간단한 프로젝트입니다. ARKit 프로젝트에서 CoreML을 사용하기 위한 기본 템플릿 역할을 합니다.

neuralforecast

확장 가능하고 사용자 친화적인 신경:뇌: 예측 알고리즘..
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  • GNU General Public License v3.0

MLJ.jl

Julia 기계 학습 프레임워크.
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  • Julia
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fairlearn

기계 학습 모델의 공정성을 평가하고 개선하기 위한 Python 패키지..

Anime4KCPP

고성능 애니메이션 업스케일러.

HLearn-algebra

동형 기계 학습.
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  • Haskell
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nannyml

nannyml: Python의 배포 후 데이터 과학.
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  • Python
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deep-neuroevolution

깊은 신경 진화.
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APKiD

Packers, Protectors, Obfuscators 및 Oddities에 대한 Android 애플리케이션 식별자 - Android용 PEiD.
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magnitude

빠르고 효율적인 범용 벡터 임베딩 유틸리티 패키지..

Metrics

Python, R, Haskell 및 MATLAB/Octave(by benhamner)로 구현된 기계 학습 평가 메트릭.
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hivemind

PyTorch의 분산형 딥 러닝. 전 세계 수천 명의 자원봉사자를 대상으로 모델을 교육하기 위해 제작되었습니다.

surpriver

기계 학습 및 이상 감지를 사용하여 움직이기 전에 움직이는 큰 주식을 찾으십시오.
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EffectivePyTorch

PyTorch 튜토리얼 및 모범 사례..

aimet

AIMET은 훈련된 신경망 모델에 고급 양자화 및 압축 기술을 제공하는 라이브러리입니다.
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SDV

테이블 형식 데이터에 대한 합성 데이터 생성.
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