Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook
stable-diffusion
Un modelo latente de difusión de texto a imagen.
- 58.3k
- GNU General Public License v3.0
TensorFlow-Examples
Tutorial y ejemplos de TensorFlow para principiantes (compatible con TF v1 y v2).
- 42.9k
- GNU General Public License v3.0
PythonDataScienceHandbook
Manual de ciencia de datos de Python: texto completo en Jupyter Notebooks.
- 39.0k
- MIT
segment-anything
El repositorio proporciona código para ejecutar la inferencia con SegmentAnything Model (SAM), enlaces para descargar los puntos de control del modelo entrenado y cuadernos de ejemplo que muestran cómo usar el modelo.
- 36.6k
- Apache License 2.0
Made-With-ML
Aprenda a diseñar, desarrollar, implementar e iterar aplicaciones de aprendizaje automático de nivel de producción.
- 33.7k
- MIT
nn
🧑🏫 60 implementaciones/tutoriales de documentos de aprendizaje profundo con notas en paralelo 📝; incluidos transformadores (original, xl, switch, feedback, vit,...), optimizadores (adam, adabelief, sophia,...), gans (cyclegan, stylegan2,...), 🎮 aprendizaje por refuerzo (ppo, dqn), capsnet, destilación,... 🧠.
- 32.2k
- MIT
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
también conocido como "Métodos bayesianos para piratas informáticos": una introducción a los métodos bayesianos + programación probabilística con un punto de vista de computación/comprensión primero, matemáticas segundo. Todo en puro Python;).
- 25.7k
- MIT
handson-ml2
Una serie de cuadernos Jupyter que lo guían a través de los fundamentos del aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en Python usando Scikit-Learn, Keras y TensorFlow 2.
- 25.3k
- Apache License 2.0
handson-ml
⛔️ DESAPROBADO: consulte https://github.com/ageron/handson-ml3 en su lugar.
- 25.0k
- Apache License 2.0
homemade-machine-learning
🤖 Ejemplos de Python de algoritmos populares de aprendizaje automático con demostraciones interactivas de Jupyter y explicación matemática.
- 21.6k
- MIT
pytudes
Programas en Python, generalmente cortos, de considerable dificultad, para perfeccionar habilidades particulares.
- 20.6k
- MIT
pydata-book
Materiales y cuadernos de IPython para "Python for Data Analysis" de Wes McKinney, publicado por O'Reilly Media.
- 19.8k
- GNU General Public License v3.0
shap
Un enfoque de teoría de juegos para explicar el resultado de cualquier modelo de aprendizaje automático.
- 19.8k
- MIT
reinforcement-learning
Implementación de Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo. Python, Gimnasio OpenAI, Tensorflow. Ejercicios y soluciones para acompañar el libro de Sutton y el curso de David Silver.
- 19.2k
- MIT
CLIP
CLIP (preentrenamiento de imagen de lenguaje contrastivo), prediga el fragmento de texto más relevante dada una imagen.
- 16.7k
- MIT
InvokeAI
InvokeAI es un motor creativo líder para modelos Stable Diffusion, que permite a profesionales, artistas y entusiastas generar y crear medios visuales utilizando las últimas tecnologías impulsadas por IA. La solución ofrece una WebUI líder en la industria, admite el uso de terminales a través de una CLI y sirve como base para múltiples productos comerciales.
- 16.7k
- Apache License 2.0
data
Datos y código detrás de los artículos y gráficos en FiveThirtyEight.
- 16.3k
- Creative Commons Attribution 4.0
awesome-python-applications
💿 Software gratuito que funciona muy bien, y también es Python de código abierto.
- 14.7k