"기계 학습" 태그별 라이브러리
energetic-ai
EnergeticAI는 서버리스 환경에 최적화된 TensorFlow.js로 빠른 콜드 스타트, 작은 모듈 크기 및 사전 훈련된 모델을 갖추고 있습니다.
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- TypeScript
- Apache License 2.0
disney-princes
공주 찾기'는 브라우저에서 약간의 기계 학습을 사용하는 재미있는 앱입니다. 이 앱은 Hashnode의 #christmashackathon의 일부로 제작되었습니다. [이동 위치: https://github.com/atapas/princess-finder].
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- JavaScript
- MIT
CNN-Filter-DB
관련 메타 정보가 있는 수백 개의 다양한 CNN 모델에서 추출한 14억 개 이상의 3x3 컨볼루션 필터 데이터베이스(CVPR 2022 ORAL).
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- Jupyter Notebook
- Creative Commons Attribution Share Alike 4.0
sdk-python
Modzy Machine Learning Operations(MLOps) 플랫폼용 Python 라이브러리(modzy 제공).
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- Python
- Apache License 2.0
shared-recruiting-co
SRC(Shared Recruiting Co.)는 후보자 중심의 오픈 소스 채용 플랫폼입니다.
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- Go
- GNU General Public License v3.0 only
Stochastic-muzero
체육관 환경을 위한 Stochastic MuZero의 Pytorch 구현. 이 알고리즘은 이산 및 연속 변형을 모두 포함하여 광범위한 행동 및 관찰 공간을 지원할 수 있습니다.
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- Python
- GNU General Public License v3.0 only
edenai-python
하나의 API에 최고의 AI 엔진: 비전, 텍스트, 음성, 번역, OCR, 기계 학습 등 Python 개발자를 위한 SDK 및 예제..
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- Python
- Apache License 2.0
feed-visualizer
Feed Visualizer는 의미론적 유사성을 기반으로 RSS/Atom 피드 항목을 클러스터링하여 대화형 시각화를 생성합니다. 또한 Feed Visualizer는 각 클러스터의 레이블을 자동으로 예측하려고 시도합니다. 이 응용 프로그램은 RSS/Atom 피드를 스캔하여 웹사이트 콘텐츠의 "의미론적 요약"을 생성하여 관심 주제를 쉽게 찾고 탐색할 수 있도록 합니다. Feed Visualizer는 정적 HTML 및 JS 파일 형식으로 대화형 시각화를 생성하며, 이를 편집하여 서버로 보낼 수 있습니다.
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- HTML
- Apache License 2.0
ai-php-rubix-wrap-laravel
AI PHP는 Laravel에서 AI에 매우 접근하기 쉽게 만드는 rubix ml용 래퍼입니다.
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- PHP
- GNU General Public License v3.0
DescribeML
DescribeML은 기계 학습 데이터 세트를 구조화된 형식으로 설명하는 Visual Studio Code 언어 플러그인입니다. 데이터 세트의 구성, 출처 및 사회적 관심사를 설명하는 더 나은 데이터를 구축합니다.
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- TypeScript
- MIT
Self_Taught_Machine_Learning
나는 과거에 통계적 학습 알고리즘에 대해 배울 수 있는 장소, 이를 학습하는 방법에 대한 리소스 및 관련 코드를 찾는 데 어려움을 겪었습니다. 이것은 그 문제를 해결하려는 나의 시도입니다..
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- Python