Jupyter Notebookben írt könyvtárak

unet

unet képszegmentáláshoz.
  • 4.3k
  • MIT

animegan2-pytorch

Az AnimeGANv2 PyTorch megvalósítása.
  • 4.2k
  • MIT

machine_learning_complete

Átfogó gépi tanulási adattár, amely több mint 30 jegyzetfüzetet tartalmaz különböző koncepciókról, algoritmusokról és technikákról.
  • 4.2k
  • MIT

ayu

🎨🖌 Modern Sublime szöveg téma.
  • 4.2k
  • MIT

tensorflow-deep-learning

Minden tananyag a Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow tanfolyamhoz. (mrdbourke által).
  • 4.1k
  • MIT

ISLR-python

Bevezetés a statisztikai tanulásba (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): Python-kód.
  • 4.1k
  • MIT

distiller

Neural Network Distiller az Intel AI Lab-tól: Python-csomag neurális hálózattömörítési kutatásokhoz. https://intellabs.github.io/distiller.
  • 4.1k
  • Apache License 2.0

python-machine-learning-book-3rd-edition

A „Python Machine Learning (3. kiadás)” könyvkódtár.
  • 4.0k
  • MIT

nlpaug

Adatbővítés az NLP-hez.
  • 4.0k
  • MIT

pattern_classification

Oktatóanyagok és példák gyűjteménye a gépi tanulási és mintaosztályozási feladatok megoldásához és megértéséhez.
  • 4.0k
  • GNU General Public License v3.0 only

machine_learning_basics

Az alapvető gépi tanulási algoritmusok egyszerű Python-megvalósításai.
  • 4.0k
  • MIT

pml-book

"Probabilistic Machine Learning" - Kevin Murphy könyvsorozata.
  • 4.0k
  • MIT

pytorch-sentiment-analysis

Oktatóanyagok a PyTorch és a TorchText használatának megkezdéséhez a hangulatelemzéshez.
  • 4.0k
  • MIT

probability

Valószínűségi érvelés és statisztikai elemzés a TensorFlow-ban.
  • 3.9k
  • Apache License 2.0

silero-models

Silero modellek: előre betanított beszéd-szöveg, szöveg-beszéd és szövegjavító modellek kínosan egyszerűvé.
  • 3.8k
  • GNU General Public License v3.0

simple-faster-rcnn-pytorch

A Faster R-CNN egyszerűsített megvalósítása, amely reprodukálja a teljesítményt az eredeti papírról.
  • 3.8k
  • GNU General Public License v3.0

Data-science

Hasznos adattudományi témák gyűjteménye cikkekkel, videókkal és kóddal együtt (Khuyentran1401).
  • 3.8k

Inpaint-Anything

Fessen fel bármit a Segment Anything és a modellek befestésével.
  • 3.8k
  • Apache License 2.0

Quantum

Microsoft Quantum Development Kit minták (microsoft).
  • 3.7k
  • MIT

MachineLearningNotebooks

Python-jegyzetfüzetek ML-vel és mély tanulási példák az Azure Machine Learning Python SDK-val | Microsoft.
  • 3.7k
  • MIT

tsai

Idősor Timeseries Deep Learning Machine Learning Pytorch fastai | A legmodernebb Deep Learning könyvtár idősorokhoz és szekvenciákhoz Pytorch / fastai programban.
  • 3.7k
  • Apache License 2.0

evidently

Értékelje és figyelje az ML modelleket a validálástól a gyártásig. Csatlakozz a Discordhoz: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b.
  • 3.7k
  • Apache License 2.0

ta

Technikai elemzési könyvtár a Pandas és a Numpy használatával.
  • 3.7k
  • MIT

monodepth2

[ICCV 2019] Monokuláris mélységbecslés egyetlen képről.
  • 3.7k
  • GNU General Public License v3.0

Reinforcement-Learning

Tanuljon meg mélyen megerősítő tanulást 60 nap alatt! Előadások és kód Pythonban. Megerősítő tanulás + mély tanulás (anri27-ts).
  • 3.7k
  • MIT

PyPortfolioOpt

Pénzügyi portfólió optimalizálása pythonban, beleértve a klasszikus hatékony határt, Black-Littermant, hierarchikus kockázati paritást.
  • 3.6k
  • MIT

simclr

SimCLRv2 – A nagy önfelügyelt modellek erős, félig felügyelt tanulók.
  • 3.6k
  • Apache License 2.0

handson-ml3

Jupyter-jegyzetfüzetek sorozata, amelyek végigvezetik a gépi tanulás és a Python mélyreható tanulás alapjain a Scikit-Learn, a Keras és a TensorFlow 2 segítségével.
  • 3.6k
  • Apache License 2.0

Azure-Sentinel

Felhőalapú SIEM az intelligens biztonsági elemzésekhez az egész vállalat számára.
  • 3.5k
  • MIT