Knjižnice, napisane v Jupyter Notebooku

ltt

Naučite se in nato preizkusite: Umerjanje napovednih algoritmov za doseganje nadzora tveganja.

41
MIT

CoreML-samples

Vzorčna koda za Core ML z uporabo ResNet50, ki ga je zagotovil Apple, in modela po meri, ki ga ustvari coremltools.

41
MIT

ControllableTalkNet

To je spremenjena različica NVIDIA TalkNet. To je nadzorovano omrežje, ki se lahko uporablja za sklepanje CPE in GPE.

41
Creative Commons Zero v1.0 Universal

guidance

Usmerjevalni jezik za nadzor velikih jezikovnih modelov. (avtor Maximilian-Winter).

40
MIT

kivy-tensorflow-helloworld

Zaženite sklepanje s Tensorflow Lite v sistemih iOS, Android, MacOS, Windows in Linux z uporabo Pythona..

40

amazon-rekognition-code-samples

Vzorci kode za prepoznavanje Amazon.

40
MIT No Attribution

nitroml

NitroML je modularen, prenosljiv in razširljiv okvir primerjalne analize kakovosti modela za cevovode strojnega učenja in avtomatiziranega strojnega učenja (AutoML).

40
Apache License 2.0

Artifact_Removal_GAN

U-net GAN za odstranjevanje artefaktov jpeg.

40
MIT

Transformer-Models-from-Scratch

implementacijo različnih modelov transformatorjev za različne naloge.

40

full_spectrum_bioinformatics

Odprto dostopno besedilo o bioinformatiki.

39

Transformer-in-Transformer

Implementacija Transformerja v Transformerju v TensorFlow za klasifikacijo slik, pozornost znotraj lokalnih popravkov (avtor Rishit-dagli).

39
Apache License 2.0

DataDrivenDynSyst

Skripte in zvezki, ki spremljajo knjigo Data-Driven Methods for Dynamic Systems.

39
MIT

cdQnA

repozitorij za dokumente in študije o zaprtih domenskih vprašanjih in odgovarjanju z LLM.

39

doohickey

Doohickey je stabilno orodje za razširjanje za tehnične umetnike, ki želijo biti na tekočem z najnovejšimi dogodki na tem področju.

39

infery-examples

Zbirka predstavitvenih aplikacij in skriptov za sklepanje za različna ogrodja globokega učenja, ki uporabljajo sklepanje (Python).

39
GNU General Public License v3.0

Data-Visualizations-Medium

Razumevanje modelov podatkov in strojnega učenja z vizualizacijami.

38
MIT

Multi-Modal-Comparators

Poenoten API za lažjo uporabo vnaprej usposobljenih modelov "perceptorjev", a la CLIP.

38

Deep-Learning-With-TensorFlow

Vsi viri in praktične vaje za začetek poglobljenega učenja v TensorFlow.

38
Apache License 2.0

Ta algoritem za identifikacijo elementa v ospredju uporablja pravokotnik, ki ga ustvari uporabnik. Nato lahko uporabnik ureja dodajanje ali odstranjevanje predmetov v ospredju. Nato odstrani ozadje in ga naredi prosojnega..