"기계 학습" 태그별 라이브러리
nitroml
NitroML은 기계 학습 및 AutoML(자동 기계 학습) 파이프라인을 위한 모듈식의 이식 가능하며 확장 가능한 모델 품질 벤치마킹 프레임워크입니다.
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
Transformer-in-Transformer
이미지 분류를 위한 TensorFlow의 Transformer에서 Transformer 구현, 로컬 패치 내부 주의(Rishit-dagli 작성).
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
DataDrivenDynSyst
Data-Driven Methods for Dynamic Systems 책과 함께 제공되는 스크립트 및 노트북.
- 39
- Jupyter Notebook
- MIT
Deep-Learning-With-TensorFlow
TensorFlow에서 딥 러닝을 시작하는 데 필요한 모든 리소스와 실습입니다.
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
DashBot-3.0
레벨 플레이 및 완료를 위한 Geometry Dash 봇 - 이제 훈련 속도가 훨씬 빨라졌습니다!.
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- C++
- GNU General Public License v3.0 only
gretel-python-client
Gretel Python 클라이언트를 사용하면 Gretel REST API와 상호 작용할 수 있습니다.
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- Python
- Apache License 2.0
soopervisor
☁️ Ploomber 파이프라인을 Kubernetes(Argo), Airflow, AWS Batch, SLURM 및 Kubeflow로 내보냅니다..
- 37
- Python
- Apache License 2.0
stable-diffusion
단 4GB GPU(by consciencia)에서 1088x1088 이미지를 생성할 수 있는 최적화된 안정적인 확산.
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- Python
- GNU General Public License v3.0