Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook
machine_learning_complete
Un référentiel complet d'apprentissage automatique contenant plus de 30 blocs-notes sur différents concepts, algorithmes et techniques.
- 4.2k
- MIT
tensorflow-deep-learning
Tous les supports de cours pour le cours Zero to Mastery Deep Learning with TensorFlow. (par mrdbourke).
- 4.1k
- MIT
ISLR-python
Une introduction à l'apprentissage statistique (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): code Python.
- 4.1k
- MIT
distiller
Neural Network Distiller par Intel AI Lab: un package Python pour la recherche sur la compression des réseaux neuronaux. https://intellabs.github.io/distiller.
- 4.1k
- Apache License 2.0
python-machine-learning-book-3rd-edition
Le référentiel de code de livre "Python Machine Learning (3e édition)".
- 4.0k
- MIT
pattern_classification
Une collection de didacticiels et d'exemples pour résoudre et comprendre les tâches d'apprentissage automatique et de classification des modèles.
- 4.0k
- GNU General Public License v3.0 only
machine_learning_basics
Implémentations en python simple d'algorithmes d'apprentissage automatique de base.
- 4.0k
- MIT
pytorch-sentiment-analysis
Tutoriels pour démarrer avec PyTorch et TorchText pour l'analyse des sentiments.
- 4.0k
- MIT
probability
Raisonnement probabiliste et analyse statistique dans TensorFlow.
- 3.9k
- Apache License 2.0
silero-models
Modèles Silero: des modèles pré-formés de synthèse vocale, de synthèse vocale et d'amélioration du texte rendus d'une simplicité embarrassante.
- 3.8k
- GNU General Public License v3.0
simple-faster-rcnn-pytorch
Une implémentation simplifiée de Faster R-CNN qui reproduit les performances du papier d'origine.
- 3.8k
- GNU General Public License v3.0
Data-science
Collection de sujets utiles sur la science des données ainsi que des articles, des vidéos et du code (par khuyentran1401).
- 3.8k
Inpaint-Anything
Peignez n'importe quoi en utilisant Segment Anything et repeindre des modèles.
- 3.8k
- Apache License 2.0
MachineLearningNotebooks
Blocs-notes Python avec ML et exemples d'apprentissage en profondeur avec Azure Machine Learning Python SDK | Microsoft.
- 3.7k
- MIT
tsai
Séries temporelles Séries temporelles Deep Learning Machine Learning Pytorch fastai | Bibliothèque d'apprentissage en profondeur à la pointe de la technologie pour les séries chronologiques et les séquences dans Pytorch / fastai.
- 3.7k
- Apache License 2.0
evidently
Évaluez et surveillez les modèles ML de la validation à la production. Rejoignez notre Discord: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b.
- 3.7k
- Apache License 2.0
monodepth2
[ICCV 2019] Estimation de la profondeur monoculaire à partir d'une seule image.
- 3.7k
- GNU General Public License v3.0
Reinforcement-Learning
Apprenez l'apprentissage par renforcement profond en 60 jours! Conférences et code en Python. Apprentissage par renforcement + Apprentissage en profondeur (par andri27-ts).
- 3.7k
- MIT
PyPortfolioOpt
Optimisation de portefeuille financier en python, y compris frontière efficiente classique, Black-Litterman, Hierarchical Risk Parity.
- 3.6k
- MIT
simclr
SimCLRv2 - Les grands modèles auto-supervisés sont de solides apprenants semi-supervisés.
- 3.6k
- Apache License 2.0
handson-ml3
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.
- 3.6k
- Apache License 2.0
Azure-Sentinel
SIEM cloud natif pour des analyses de sécurité intelligentes pour l'ensemble de votre entreprise.
- 3.5k
- MIT