Bibliotecas escritas en Jupyter Notebook
machine_learning_complete
Un repositorio integral de aprendizaje automático que contiene más de 30 cuadernos sobre diferentes conceptos, algoritmos y técnicas.
- 4.2k
- MIT
tensorflow-deep-learning
Todos los materiales del curso Aprendizaje profundo de cero a dominio con TensorFlow. (por mrdbourke).
- 4.1k
- MIT
ISLR-python
Introducción al aprendizaje estadístico (James, Witten, Hastie, Tibshirani, 2013): código Python.
- 4.1k
- MIT
distiller
Neural Network Distiller de Intel AI Lab: un paquete de Python para la investigación de compresión de redes neuronales. https://intellabs.github.io/distiller.
- 4.1k
- Apache License 2.0
python-machine-learning-book-3rd-edition
El repositorio de código del libro "Python Machine Learning (3.ª edición)".
- 4.0k
- MIT
pattern_classification
Una colección de tutoriales y ejemplos para resolver y comprender tareas de aprendizaje automático y clasificación de patrones.
- 4.0k
- GNU General Public License v3.0 only
machine_learning_basics
Implementaciones simples de Python de algoritmos básicos de aprendizaje automático.
- 4.0k
- MIT
pytorch-sentiment-analysis
Tutoriales sobre cómo comenzar con PyTorch y TorchText para el análisis de sentimientos.
- 4.0k
- MIT
probability
Razonamiento probabilístico y análisis estadístico en TensorFlow.
- 3.9k
- Apache License 2.0
silero-models
Modelos Silero: modelos preentrenados de conversión de voz a texto, de texto a voz y de mejora de texto hechos vergonzosamente simples.
- 3.8k
- GNU General Public License v3.0
simple-faster-rcnn-pytorch
Una implementación simplificada de Faster R-CNN que replica el rendimiento del papel de origen.
- 3.8k
- GNU General Public License v3.0
Data-science
Colección de temas útiles de ciencia de datos junto con artículos, videos y código (por khuyentran1401).
- 3.8k
Inpaint-Anything
Vuelva a pintar cualquier cosa usando Segment Anything y vuelva a pintar modelos.
- 3.8k
- Apache License 2.0
MachineLearningNotebooks
Blocs de notas de Python con ML y ejemplos de aprendizaje profundo con Azure Machine Learning Python SDK | Microsoft.
- 3.7k
- MIT
tsai
Serie temporal Serie temporal Aprendizaje profundo Aprendizaje automático Pytorch fastai | Biblioteca de aprendizaje profundo de última generación para series temporales y secuencias en Pytorch / fastai.
- 3.7k
- Apache License 2.0
evidently
Evalúe y supervise los modelos de ML desde la validación hasta la producción. Únete a nuestro Discord: https://discord.com/invite/xZjKRaNp8b.
- 3.7k
- Apache License 2.0
monodepth2
[ICCV 2019] Estimación de profundidad monocular a partir de una sola imagen.
- 3.7k
- GNU General Public License v3.0
Reinforcement-Learning
¡Aprende Deep Reinforcement Learning en 60 días! Conferencias y código en Python. Aprendizaje por refuerzo + Aprendizaje profundo (por andri27-ts).
- 3.7k
- MIT
PyPortfolioOpt
Optimización de cartera financiera en python, incluida la frontera eficiente clásica, Black-Litterman, Hierarchical Risk Parity.
- 3.6k
- MIT
simclr
SimCLRv2: los grandes modelos autosupervisados son fuertes estudiantes semisupervisados.
- 3.6k
- Apache License 2.0
handson-ml3
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.
- 3.6k
- Apache License 2.0
Azure-Sentinel
SIEM nativo en la nube para análisis de seguridad inteligente para toda su empresa.
- 3.5k
- MIT