Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook
sports-analytics
Recopilación, procesamiento, visualización, modelado e ideación de datos en el espacio de la analítica deportiva.
- 32
atila-core-service
El servicio principal de back-end para las aplicaciones de Atila.
- 32
- GNU General Public License v3.0 only
predict-subreddit
Modelo de PNL que predice subreddit según el título de una publicación.
- 31
- Apache License 2.0
cyber
punto de bombardeo, centro de coordinación y fuente de verdad del proyecto (por cibercongreso).
- 31
ImageAI-Setup-Guide
Esta es una guía paso a paso sobre cómo configurar ImageAI utilizando el servicio gratuito de Google, Google Collab.
- 31
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
yoga-pose-estimation
Modelo para clasificar el tipo de pose de yoga y estimar las posiciones de las articulaciones de una persona a partir de una imagen.
- 31
demo-bank-customer-churn
Proyecto de demostración DVC que entrena un modelo de clasificación en datos tabulares.
- 30
- MIT
pluckey
un teclado dividido 4x7 con teclas de espacio ancho y compatibilidad con teclas ergodox.
- 30
- MIT
ReconNet-PyTorch
Un algoritmo no iterativo para reconstruir imágenes a partir de medidas detectadas por compresión.
- 30
- MIT
ijava-binder
Una base de carpetas de IJava para probar el kernel de Java Jupyter en https://mybinder.org/.
- 30
- The Unlicense
raypier_optics
Un conjunto de herramientas de trazado de rayos para el diseño óptico.
- 30
- GNU General Public License v3.0
virnet
VirNet: un modelo de atención profunda para la identificación de lecturas virales.
- 29
- Apache License 2.0
traffic-sign-recognition
Desarrollé y entrené una red neuronal profunda para clasificar las señales de tránsito usando PyTorch. Los aspectos más destacados de esta solución serían el preprocesamiento de datos, entrenado con datos muy aumentados y el uso de Spatial Transformer Network.
- 29
- MIT
PandExo
Una herramienta comunitaria para la ciencia de los exoplanetas en tránsito con el JWST y el HST.
- 29
- GNU General Public License v3.0 only
Spotify_Song_Recommender
Este proyecto aprovecha la API de Spotify y las listas de reproducción proporcionadas por los usuarios para crear y ajustar un modelo de red neuronal que genera recomendaciones de canciones basadas en los datos de las canciones en las listas de reproducción proporcionadas.
- 28
- MIT
synthetic-data-genomics
Código de prueba de concepto de Gretel.ai e Illumina utilizando redes neuronales generativas para crear versiones sintéticas de datos de genotipo y fenotipo de ratón.
- 28
spark-nlp-display
Una biblioteca para la visualización simple de diferentes tipos de anotaciones Spark NLP.
- 28
- Apache License 2.0
csv-schema-inference
Una herramienta para inferir automáticamente tipos de datos de columnas en archivos.csv.
- 28
- MIT