1427 AI-інструментів: Навчання

S

se3-transformer-pytorch

2.811

Реалізація SE3-трансформерів для еквіваріантної уваги

M

minGRU-pytorch

2.87

Реалізація архітектури minGRU на базі PyTorch

A

Awesome-AI-algorithm

2.812

Велика база знань з алгоритмів ШІ та підготовки до співбесід

T

transformer-in-transformer

2.810

Реалізація архітектури Transformer-in-Transformer для класифікації зображень

L

linformer

2.810

Ефективна реалізація архітектури Linformer на Pytorch

R

routing-transformer

2.810

Повнофункціональна реалізація Routing Transformer

A

AutoNode

2.812

Рушій для когнітивної автоматизації графічного інтерфейсу

S

ShuffleNet

2.810

Реалізація архітектури ShuffleNet на PyTorch

L

local_llama

2.86

Запуск мовних моделей локально без залежності від OpenAI

M

MachineLearning

2.87

Централізований ресурс з усіма необхідними матеріалами про машинне навчання

A

Artificial-Intelligence-Deep-Learning-Machine-Learning-Tutorials

2.810

Величезний перелік навчальних матеріалів з ШІ та глибокого навчання

L

learning-to-learn

2.810

Навчання навчанню за допомогою TensorFlow

E

equiformer-pytorch

2.810

Реалізація Equiformer для складного моделювання білків

E

ENet-Real-Time-Semantic-Segmentation

2.812

Нейромережа для семантичної сегментації в реальному часі

O

open-genie

2.811

Відкрита реалізація генеративних інтерактивних середовищ

I

IS-MVSNet

2.89

Метод багатовидового стереозору на основі вибірки важливості

T

triton-transformer

2.811

Реалізація архітектури Transformer повністю мовою Triton

E

evostra

2.89

Швидка реалізація еволюційної стратегії на Python

A

AI-Job-Info

2.811

База досвіду проходження співбесід у великих технологічних компаніях

S

sinkhorn-transformer

2.810

Практична реалізація розрідженої уваги Sinkhorn для трансформаторів

S

serve

2.811

Хмарна платформа для розгортання мультимодальних додатків на базі ШІ

A

agents-towards-production

2.89

Практичні посібники для впровадження AI-агентів у реальні бізнес-процеси

O

openvino

2.812

Потужний інструментарій для оптимізації та розгортання моделей ШІ

B

BentoML

2.811

Найпростіший спосіб розгортання моделей ШІ та створення AI-додатків

T

transformer-explainer

2.812

Візуальний гід для вивчення роботи архітектури трансформерів

L

learning

2.814

Особистий журнал навчання та опанування нових технологій

D

dm_control

2.811

Середовище для фізичного моделювання та навчання з підкріпленням

P

Production-Level-Deep-Learning

2.89

Посібник із впровадження систем глибокого навчання у реальні проєкти

S

start-machine-learning

2.810

Повний курс для старту в AI та машинному навчанні з нуля

M

Machine-Learning

2.810

Навчальна база алгоритмів машинного навчання на Python

T

TJU-CourseSharing

2.89

Програма обміну навчальними курсами Тяньцзіньського університету

N

notes

2.86

Матеріали для вивчення штучного інтелекту та машинного навчання

M

ML-University

2.810

Відкритий університет з вивчення машинного навчання

B

batch-ppo

2.813

Ефективне пакетне навчання з підкріпленням у TensorFlow

G

gdrl

2.89

Посібник для глибокого вивчення навчання з підкріпленням

M

ML-for-High-Schoolers

2.85

Навчальний шлях у машинне навчання для старшокласників

G

gans-in-action

2.88

Практичне вивчення генеративно-змагальних мереж

H

Hands-on-Machine-Learning-with-Scikit-Learn-Keras-and-TensorFlow

2.88

Практичні рішення вправ з відомого підручника з машинного навчання

G

gorgonia

2.88

Бібліотека для полегшення машинного навчання на мові програмування Go

A

adversarial-robustness-toolbox

2.87

Бібліотека для забезпечення безпеки моделей машинного навчання

S

Swift-AI

2.89

Спеціалізована бібліотека для машинного навчання на мові Swift

I

interpret

2.85

Інструменти для створення інтерпретованих моделей та аналізу чорних скриньок

T

thinc

2.89

Функціональний підхід до глибокого навчання

A

awesome-mlss

2.810

Путівник по літніх школах машинного навчання

D

Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials

2.88

Практичні відеоуроки та код для опанування PyTorch

A

AI-Programmer

2.87

Автоматичне написання програм за допомогою генетичних алгоритмів

O

OpenSTL

2.89

Комплексний бенчмарк для прогнозного навчання

A

awesome-blockchain-ai

2.89

Добірка блокчейн-проєктів для штучного інтелекту

A

ai-hands-on

2.810

Практичні блокноти для вивчення штучного інтелекту з нуля

L

leptonai

2.810

Python-фреймворк для швидкого створення ШІ-сервісів