Jupyter Notebook ile yazılmış kütüphaneler

ltt

Öğrenin ve Test Edin: Risk Kontrolü Elde Etmek İçin Öngörü Algoritmalarını Kalibre Etme.

41
MIT

CoreML-samples

Apple tarafından sağlanan ResNet50 ve coremltools tarafından oluşturulan özel bir model kullanan Core ML için örnek kod..

41
MIT

notebooks

Google Colab not defterleri (nagolinc tarafından).

41

ControllableTalkNet

Bu, NVIDIA TalkNet'in değiştirilmiş bir versiyonudur. Hem CPU hem de GPU çıkarımı için kullanılabilen kontrol edilebilir bir ağdır.

41
Creative Commons Zero v1.0 Universal

guidance

Büyük dil modellerini kontrol etmek için bir rehberlik dili. (Maximilian-Winter tarafından).

40
MIT

kivy-tensorflow-helloworld

Python kullanarak iOS, Android, MacOS, Windows ve Linux'ta Tensorflow Lite ile çıkarım çalıştırın.

40

amazon-rekognition-code-samples

Amazon Tanıma Kodu Örnekleri.

40
MIT No Attribution

nitroml

NitroML, Makine Öğrenimi ve Otomatik Makine Öğrenimi (AutoML) ardışık düzenleri için modüler, taşınabilir ve ölçeklenebilir bir model kalitesinde kıyaslama çerçevesidir.

40
Apache License 2.0

Artifact_Removal_GAN

jpeg artefaktı kaldırma için bir U-net GAN.

40
MIT

Transformer-Models-from-Scratch

çeşitli görevler için çeşitli trafo modellerinin uygulanması.

40

full_spectrum_bioinformatics

Açık erişimli bir biyoinformatik metni.

39

Transformer-in-Transformer

Görüntü sınıflandırması için TensorFlow'da Transformer'da Transformer Uygulaması, yerel yamalar içinde dikkat (Rishit-dagli tarafından).

39
Apache License 2.0

DataDrivenDynSyst

Dinamik Sistemler için Veriye Dayalı Yöntemler kitabına eşlik edecek betikler ve not defterleri.

39
MIT

cdQnA

kapalı alan soru ve LLM ile yanıtlama ile ilgili belgeler ve çalışmalar için depo.

39

doohickey

Doohickey, alandaki en son gelişmelerden haberdar olmak isteyen teknik sanatçılar için istikrarlı bir yayılma aracıdır.

39

infery-examples

Çıkarım (Python) kullanan çeşitli derin öğrenme çerçeveleri için demo uygulamaları ve çıkarım betiklerinden oluşan bir koleksiyon.

39
GNU General Public License v3.0

Data-Visualizations-Medium

Görselleştirmelerle Veri ve Makine Öğrenimi Modellerini Anlama.

38
MIT

Multi-Modal-Comparators

CLIP gibi önceden eğitilmiş "algılayıcı" modellerin kullanımını kolaylaştırmak için birleştirilmiş API.

38

Deep-Learning-With-TensorFlow

TensorFlow'da Derin Öğrenmeye başlamanız için tüm kaynaklar ve uygulamalı alıştırmalar.

38
Apache License 2.0

Bu algoritma, ön plan öğesini tanımlamak için kullanıcı tarafından yapılmış bir dikdörtgen kullanır. Ardından, kullanıcı ön plana nesne eklemek veya kaldırmak için düzenleme yapabilir. Ardından arka planı kaldırır ve şeffaf hale getirir.