#机器学习
相关项目
leedl-tutorial
李宏毅教授的深度学习教程,基于《机器学习》(2021年春)并进行了优化,涵盖卷积神经网络、生成模型和自监督学习等多个领域。教程通过详细推导和重点讲解,降低了学习难度,适合中文学习者入门深度学习。
lance
Lance是为机器学习工作流程优化的现代列式数据格式,提供比Parquet快100倍的随机访问性能,支持矢量索引和数据版本控制。兼容pandas、DuckDB、Polars和pyarrow,适用于搜索引擎、大规模机器学习训练以及复杂数据的存储和查询,如机器人数据和大型图像。更多集成支持即将推出。
mediapipe
MediaPipe为开发者提供了一个平台,支持在移动、Web、桌面、边缘设备和物联网中集成机器学习功能。通过跨平台API和预训练模型,可快速部署和定制AI解决方案。MediaPipe还包含模型定制工具和浏览器内的可视化评估工具,支持高效开发和迭代。欢迎访问Google官方文档了解更多,并参与社区交流和贡献。
DeepSpeech
DeepSpeech是一个开源语音转文字引擎,基于百度的Deep Speech研究,并利用Google TensorFlow实现。提供详细的安装、使用和训练模型文档。最新版本及预训练模型可在GitHub获取,支持和贡献指南请参阅相应文件。
d2l-en
这本开源书籍使用Jupyter笔记本无缝整合深度学习的概念、背景和代码,免费提供给所有人。书中包含可运行代码、技术深度和社区讨论,帮助读者解决实际问题并成长为应用机器学习科学家。
tfjs
TensorFlow.js 是开源的硬件加速JavaScript库,专用于训练和部署机器学习模型。开发者能利用灵活直观的API在浏览器和Node.js环境中创建和运行模型,包括从头开始构建模型、运行现有模型和使用传感器数据重新训练模型。支持多种后端和平台,满足不同项目的需求。
sonnet
Sonnet是由DeepMind开发的TensorFlow 2扩展库,提供简单且可组合的抽象模型,核心概念为snt.Module,支持自定义和预定义模块。Sonnet不限制训练框架,适合监督、非监督和强化学习,并支持分布式训练和高级的TensorFlow功能。
autotrain-advanced
AutoTrain Advanced 是一款无代码解决方案,只需几次点击即可训练机器学习模型。需要上传正确格式的数据以创建项目,关于数据格式和定价的详细信息请查阅文档。AutoTrain 免费使用,只需为使用的资源付费。支持在 Colab 和 Hugging Face Spaces 上运行,也可以通过 PIP 本地安装。适用于 Python 3.10 及以上版本,推荐在 Conda 环境中运行。更多信息请访问项目文档页面。
cheatsheets-ai
提供详尽的深度学习和机器学习速查表,包括Tensorflow、Keras、Numpy等热门工具,帮助工程师和研究人员快速掌握核心知识,提高工作效率。访问AI Cheatsheets获取更多资源和最新技术信息,适用于各水平从业者。