Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook
TensorFlow-Examples
Tutoriel TensorFlow et exemples pour les débutants (prise en charge de TF v1 et v2).
- 42.0k
- GNU General Public License v3.0
ML-For-Beginners
12 semaines, 26 leçons, 52 quiz, le Machine Learning classique pour tous.
- 39.6k
- MIT
PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: texte intégral dans Jupyter Notebooks.
- 35.2k
- MIT
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
alias "Méthodes bayésiennes pour les hackers": Une introduction aux méthodes bayésiennes + programmation probabiliste avec un point de vue calcul/compréhension d'abord, mathématiques ensuite. Le tout en Python pur;).
- 24.6k
- MIT
handson-ml
Une série de cahiers Jupyter qui vous guident à travers les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en python à l'aide de Scikit-Learn et TensorFlow.
- 24.5k
- Apache License 2.0
handson-ml2
Une série de cahiers Jupyter qui vous guident à travers les principes fondamentaux de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond en Python à l'aide de Scikit-Learn, Keras et TensorFlow 2.
- 21.0k
- Apache License 2.0
homemade-machine-learning
🤖 Exemples Python d'algorithmes d'apprentissage automatique populaires avec des démonstrations Jupyter interactives et des mathématiques expliquées.
- 19.4k
- MIT
pytudes
Programmes Python, généralement courts, d'une difficulté considérable, pour perfectionner des compétences particulières.
- 19.0k
- MIT
reinforcement-learning
Implémentation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. Python, OpenAI Gym, Tensorflow. Exercices et solutions pour accompagner le livre de Sutton et le cours de David Silver..
- 18.0k
- MIT
shap
Une approche théorique des jeux pour expliquer la sortie de tout modèle d'apprentissage automatique.
- 16.9k
- MIT
data
Données et code derrière les articles et graphiques de FiveThirtyEight.
- 15.6k
- Creative Commons Attribution 4.0
DeOldify
Un projet basé sur le Deep Learning pour coloriser et restaurer d'anciennes images (et vidéo!).
- 15.1k
- MIT
awesome-python-applications
💿 Un logiciel gratuit qui fonctionne très bien, et qui se trouve également être du Python open-source..
- 13.7k
digital_video_introduction
Une introduction pratique à la technologie vidéo: image, vidéo, codec (av1, vp9, h265) et plus (encodage ffmpeg).
- 12.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
first-order-model
Ce référentiel contient le code source du modèle papier de mouvement de premier ordre pour l'animation d'images.
- 12.5k
- GNU General Public License v3.0
Kalman-and-Bayesian-Filters-in-Python
Livre de filtres de Kalman à l'aide de Jupyter Notebook. Se concentre sur la construction de l'intuition et de l'expérience, pas sur les preuves formelles. Comprend des filtres Kalman, des filtres Kalman étendus, des filtres Kalman non parfumés, des filtres à particules, etc. Tous les exercices incluent des solutions.
- 12.2k
- GNU General Public License v3.0
h4cker
Ce référentiel est principalement géré par Omar Santos et comprend des milliers de ressources liées au piratage éthique / tests de pénétration, à la criminalistique numérique et à la réponse aux incidents (DFIR), à la recherche de vulnérabilités, au développement d'exploits, à l'ingénierie inverse, etc.
- 11.6k
- Indépendants du système d'exploitation
- MIT
python-machine-learning-book
Le référentiel de code de livre "Python Machine Learning (1ère édition)" et la ressource d'informations.
- 11.6k
- MIT
deepmind-research
Ce référentiel contient des implémentations et du code illustratif pour accompagner les publications DeepMind.
- 10.5k
- Apache License 2.0
nn
🧑🏫 50! Implémentations/tutoriels d'articles d'apprentissage en profondeur avec des notes côte à côte 📝; y compris transformateurs (original, xl, switch, feedback, vit,...), optimiseurs (adam, adabelief,...), gans (cyclegan, stylegan2,...), 🎮 apprentissage par renforcement (ppo, dqn), capsnet, distillation,... 🧠.
- 10.0k
- MIT
dopamine
Dopamine est un cadre de recherche pour le prototypage rapide d'algorithmes d'apprentissage par renforcement.
- 9.8k
- Apache License 2.0