Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook

COVID-CT

Conjunto de datos COVID-CT: un conjunto de datos de tomografía computarizada sobre COVID-19.
  • 1.0k

ydata-synthetic

Generadores de datos sintéticos para datos tabulares y de series temporales.
  • 1.0k
  • MIT

score_sde

Código oficial para el modelado generativo basado en puntuaciones a través de ecuaciones diferenciales estocásticas (ICLR 2021, oral).
  • 1.0k
  • Apache License 2.0

articulated-animation

Código de Representaciones de Movimiento para papel de Animación Articulada.
  • 1.0k
  • GNU General Public License v3.0

Deep-Learning-Experiments

Videos, apuntes y experimentos para entender el aprendizaje profundo (por roatienza).
  • 1.0k
  • MIT

pango-designation

Repositorio para sugerir nuevos linajes que deberían agregarse al esquema actual.
  • 1.0k
  • GNU General Public License v3.0

lovely-tensors

Tensores, listos para el consumo humano.
  • 987
  • MIT

tensor-house

Una colección de modelos de optimización y aprendizaje automático de referencia para operaciones empresariales: marketing, fijación de precios, cadena de suministro.
  • 983
  • Apache License 2.0

Deep-Learning-In-Production

Cree, entrene, implemente, escale y mantenga modelos de aprendizaje profundo. Comprenda la infraestructura de ML y MLOps con ejemplos prácticos.
  • 982

geomstats

Cálculos y estadísticas sobre variedades con estructuras geométricas.
  • 973
  • MIT

question_generation

Generación de preguntas neuronales mediante transformadores.
  • 972
  • MIT

jax-md

Dinámica molecular diferenciable, acelerada por hardware (por jax-md).
  • 968
  • Apache License 2.0

randomfun

Cuadernos y diversión aleatoria variada.
  • 966

CLIP_prefix_caption

Modelo simple de subtítulos de imágenes.
  • 964
  • MIT

ZoeDepth

Estimación de profundidad métrica a partir de una sola imagen.
  • 954
  • MIT

fsrs4anki

Una programación personalizada moderna de Anki basada en el algoritmo del programador de repetición espaciada libre.
  • 952
  • MIT

fecon235

Cuadernos de economía financiera. Palabras clave: Jupyter notebook pandas Reserva Federal FRED Ferbus PIB IPC PCE inflación desempleo salario ingresos deuda Case-Shiller vivienda activos cartera acciones SPX bonos TIPS tasas moneda FX euro EUR USD JPY yen XAU oro Brent WTI petróleo Holt-Winters pronóstico de series temporales estadísticas econometría.
  • 952
  • GNU General Public License v3.0

covid19-public

Datos oficiales sobre la epidemia de COVID-19 en Malasia. Desarrollado por CPRC, CPRC Hospital System, MKAK y MySejahtera..
  • 951
  • GNU General Public License v3.0

kangas

🦘 Explore conjuntos de datos multimedia a escala.
  • 941
  • Apache License 2.0

text-generation-webui-colab

Una interfaz de usuario web de colab gradio para ejecutar modelos de lenguaje grandes.
  • 936

FinanceDataReader

Lector de datos financieros (por financedata-org).
  • 932
  • GNU General Public License v3.0 only

tutorials

Tutoriales relacionados con la IA. Accede a cualquiera de ellos gratis → https://towardsai.net/editorial (by towardsai).
  • 929
  • GNU General Public License v3.0

OneFormer

[CVPR 2023] OneFormer: un transformador para gobernar la segmentación universal de imágenes.
  • 924
  • MIT

jetracer

Un coche de carreras autónomo con IA que utiliza NVIDIA Jetson Nano.
  • 922
  • MIT

mup

parametrización máxima de actualización (µP).
  • 919
  • MIT

spark-nlp-workshop

Ejemplos ejecutables públicos del uso de NLP de John Snow Labs para Apache Spark.
  • 918
  • Apache License 2.0

DFL-Colab

Bifurcación DeepFaceLab que proporciona IPython Notebook para usar DFL con Google Colab.
  • 918

skidl

SKiDL es un módulo que amplía Python con la capacidad de diseñar circuitos electrónicos.
  • 910
  • MIT

FlowMeter

⭐ ⭐ Use ML para clasificar flujos y paquetes como benignos o maliciosos. ⭐ ⭐.
  • 910
  • Apache License 2.0