1427 AI-інструментів: Навчання

P

perceiver-pytorch

2.88

Реалізація архітектури Perceiver для обробки різних типів даних

X

x-transformers

2.810

Компактна та повна реалізація архітектури трансформерів з експериментальними функціями

A

AIAlpha

2.87

Використовуйте машинне навчання для прогнозування ринків

H

humanoid-gym

2.87

Навчання людиноподібних роботів з перенесенням з симуляції

I

Introduction_to_Machine_Learning

2.811

Основи машинного навчання від провідного технічного університету

P

pytorch-cpp

2.85

Навчальні матеріали та приклади роботи з PyTorch на мові C++

F

fairlearn

2.85

Python-бібліотека для оцінки та підвищення етичності моделей машинного навчання

A

ai-tech-interview

2.811

Спільнота та матеріали для підготовки до технічних співбесід на позицію AI-інженера

A

ai-engineering-from-scratch

2.811

Практичний курс для розробників AI-агентів з нуля

T

Thought-Cloning

2.811

Навчання ШІ імітації людського мислення під час виконання дій

C

Caffe-HRT

2.86

Гетерогенна версія фреймворку Caffe для прискорення глибокого навчання

M

MindMaker

2.88

Інструментарій для машинного навчання у рушії Unreal Engine 4

S

Stock-Prediction-Neural-Network-and-Machine-Learning-Examples

2.86

Приклади нейронних мереж та методів машинного навчання для прогнозування акцій

M

my-awesome-AI-bookmarks

2.811

Добірка найкращих ресурсів для вивчення штучного інтелекту

C

CrazyAra

2.87

Шаховий рушій на базі глибокого навчання

N

nGPT-pytorch

2.87

Реалізація моделі nGPT з навчанням на гіперсфері

A

Awesome-LLM-Reasoning-with-NeSy

2.88

Останні досягнення нейросимвольного навчання в епоху LLM

E

EfficientWord-Net

2.87

Ефективне виявлення ключових слів на основі OneShot Learning

L

L2C

2.89

Стратегія глибокого кластерного аналізу даних

L

learn

2.811

Добірка інтерактивних блокнотів marimo для навчання

A

awesome-quantum-machine-learning

2.89

Повний набір знань про квантове машинне навчання від основ до проєктів

A

AI-ML-Roadmap-from-scratch

2.811

Повний покроковий шлях від нуля до професіонала в AI та Data Science

A

applied-reinforcement-learning

2.88

Навчальні матеріали з навчання з підкріплення та прийняття рішень

R

rtdl-revisiting-models

2.811

Аналіз методів глибокого навчання для табличних даних

A

awesome-face

2.87

Добірка найкращих технологій для розпізнавання та обробки облич

L

log-anomaly-detector

2.86

Виявлення аномалій у системних журналах за допомогою машинного навчання

B

betty

2.89

Бібліотека автоматичного диференціювання для метанавчання

P

pyss3

2.86

Бібліотека для інтерпретованого машинного навчання та класифікації тексту

M

magnet

2.88

Проєкти з глибокого навчання, що створюють себе самі

T

transfusion-pytorch

2.813

Мультимодальна модель для роботи з текстом та зображеннями

R

Reinforcement-Learning-Papers

2.810

Добірка найкращих наукових публікацій з навчання з підкріпленням

C

coursera-natural-language-processing-specialization

2.85

Практичні завдання до спеціалізації з обробки природної мови від DeepLearning.AI

V

voice_activity_detection

2.89

Система виявлення мовлення на основі глибокого навчання та TensorFlow

M

MedSegDiff

2.811

Використання дифузійних моделей для сегментації медичних зображень

S

SiaNet

2.87

Зручна бібліотека глибокого навчання на C з підтримкою CUDA та OpenCL

M

mini-nanoGPT

2.89

Найпростіший спосіб навчання власної GPT моделі для початківців

L

lagom

2.84

Прискорте розробку алгоритмів навчання з підкріпленням

O

offensive-ai-compilation

2.86

Добірка ресурсів з питань наступального використання штучного інтелекту

D

deepkit-ml

2.87

Відкрита платформа для спільної роботи над машинним навчанням у реальному часі

M

MLE-Flashcards

2.810

Понад 200 карток для підготовки до співбесід з машинного навчання

S

self-rewarding-lm-pytorch

2.811

Реалізація фреймворку для самонавчальних мовних моделей

N

NeuronBlocks

2.89

Конструктор нейромереж для обробки природної мови

D

deeplearning4j-examples

2.89🇺🇦

Практичні приклади для роботи з бібліотекою глибокого навчання Deeplearning4j

L

lambda-networks

2.810

Ефективний підхід до розпізнавання зображень

P

poker_ai

2.86

Відкритий ШІ для гри в Техаський холдем

A

alphafold2

2.89

Реалізація моделі Alphafold2 на PyTorch

A

alphafold3-pytorch

2.811

Реалізація моделі Alphafold 3 на Pytorch

L

lightweight-gan

2.812

Ефективне навчання генеративно-змагальних мереж

T

tensil

2.86

Відкриті прискорювачі для машинного навчання

G

graph_nets

2.810

Зручне середовище для побудови графових нейронних мереж у TensorFlow