Bibliothèques écrites en Jupyter Notebook
instagram-scraping-fish
Un tutoriel pour gratter les informations de profil Instagram et les publications à l'aide de l'API Scraping Fish: https://scrapingfish.com.
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csgo-impact-rating
Un système de notation probabiliste des joueurs pour Counter Strike: Global Offensive, alimenté par l'apprentissage automatique.
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- MIT
NBA-attendance-prediction
Outil de prédiction de présence pour les matchs de la NBA utilisant l'apprentissage automatique. Pipeline complet implémenté en Python, de l'ingestion de données à la prédiction. Erreur absolue moyenne atteinte d'environ 800 personnes (capacité d'environ 5 %) sur l'ensemble de test.
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PLOD-AbbreviationDetection
Ce référentiel contient l'ensemble de données PLOD pour la détection d'abréviation publié avec notre publication LREC 2022.
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- Creative Commons Attribution Share Alike 4.0
data-science-projects
mes projets de science des données (y compris les projets ga) - ensembles de données non inclus (par jocelyn-ong).
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Data-Engineering-Portfolio
J'apprends à créer des pipelines de données pour travailler avec de grands ensembles de données. (:.
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F1_Quali_Prediction
Trouver des modèles explicables pour prédire les résultats de qualification de Formule 1.
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SagemakerHuggingfaceDashboard
Il s'agit d'une solution qui montre comment former et déployer un modèle Huggingface pré-formé sur AWS SageMaker et publier un tableau de bord AWS QuickSight qui visualise les performances du modèle sur l'ensemble de données de validation et l'analyse exploratoire des données pour l'ensemble de données de formation prétraité.
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pac-hunter
Consultez l'historique des dons d'un comité d'action politique à des candidats spécifiques aux élections fédérales américaines à l'aide de données provenant directement de la FEC.
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- MIT
covid-texas
Utilisation des ressources hospitalières régionales COVID-19 et efforts de vaccination au Texas sur la base des données du Département des services de santé de l'État.
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- MIT
Anime-face-generation-DCGAN
Une méthode GAN intéressante et spéciale consistant en des couches convolutives pour générer des images d'anime parfaites au pixel près.
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- Apache License 2.0
Time-Series-Forecasting-Using-LSTM
Prévision de séries chronologiques sur les prix des actions à l'aide de LSTM.
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blog
SZÉKELYDATA | Erdély, Székelyföld és a nagyvilág a Big Data korszakában (par szekelydata).
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- MIT
AudioInsightsGenerator
Débloquez la puissance de l'IA avec AudioInsightsGenerator! De l'audio aux résumés, en passant par l'analyse des émotions, la génération d'idées, les récits et le filtrage de contenu. Explorez les dimensions cachées de votre audio!.
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- MIT
advent-of-code-2022
Mes solutions à l'avènement du code 2022 sous forme de cahiers Jupyter brillants. Vous pouvez exécuter et interagir avec le code et les solutions directement depuis votre navigateur via Binder. (par markusschanta).
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vicuna-react-lora
Une expérience de réglage fin de Vicuna avec des instructions ReAct.
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- Apache License 2.0
YPDL-Build-a-movie-recommendation-engine-with-TensorFlow
Dans ce didacticiel, nous allons construire une machine Boltzmann restreinte à l'aide de TensorFlow qui nous donnera des recommandations basées sur des films déjà visionnés. Les ensembles de données que nous allons utiliser proviennent de GroupLens et contiennent des films, des utilisateurs et des classements de films par ces utilisateurs.
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- Apache License 2.0
multi-table
Notebook et code pour synthétiser des bases de données relationnelles telles que Postgres et Mysql..
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- Apache License 2.0
Artificial-Intelligence_resources-and-notebooks
Ce référentiel contient différents ensembles de données et codes avec différents algorithmes différents. Il contient également du code et des démonstrations pour exécuter un algorithme d'intelligence artificielle en périphérie. Il contient également de nombreux ensembles de données où l'on peut pratiquer l'IA.
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- Apache License 2.0
ML-Projects
Dépôt pour l'apprentissage en profondeur, la vision par ordinateur, les conseils/projets NLP..
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