Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook
stable-diffusion
Um modelo latente de difusão de texto para imagem.
- 58.3k
- GNU General Public License v3.0
TensorFlow-Examples
Tutorial e exemplos do TensorFlow para iniciantes (compatível com TF v1 e v2).
- 42.9k
- GNU General Public License v3.0
PythonDataScienceHandbook
Python Data Science Handbook: texto completo em Jupyter Notebooks.
- 39.0k
- MIT
segment-anything
O repositório fornece código para executar inferência com o modelo SegmentAnything (SAM), links para baixar os pontos de verificação do modelo treinado e notebooks de exemplo que mostram como usar o modelo.
- 36.6k
- Apache License 2.0
Made-With-ML
Aprenda a projetar, desenvolver, implantar e iterar em aplicativos ML de nível de produção.
- 33.7k
- MIT
nn
🧑🏫 60 implementações/tutoriais de papéis de aprendizagem profunda com notas lado a lado 📝; incluindo transformadores (original, xl, switch, feedback, vit,...), otimizadores (adam, adabelief, sophia,...), gans (cyclegan, stylegan2,...), 🎮 aprendizado por reforço (ppo, dqn), capsnet, destilação,... 🧠.
- 32.2k
- MIT
Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers
também conhecido como "Métodos Bayesianos para Hackers": Uma introdução aos métodos Bayesianos + programação probabilística com um ponto de vista de computação/compreensão primeiro, matemática segundo. Tudo em Python puro;).
- 25.7k
- MIT
handson-ml2
Uma série de notebooks Jupyter que orientam você pelos fundamentos do Machine Learning e Deep Learning em Python usando Scikit-Learn, Keras e TensorFlow 2.
- 25.3k
- Apache License 2.0
handson-ml
⛔️ DEPRECADO – Veja https://github.com/ageron/handson-ml3 em vez disso..
- 25.0k
- Apache License 2.0
homemade-machine-learning
🤖 Exemplos de Python de algoritmos populares de aprendizado de máquina com demonstrações interativas do Jupyter e explicações matemáticas.
- 21.6k
- MIT
pytudes
Programas Python, geralmente curtos, de dificuldade considerável, para aperfeiçoar habilidades particulares.
- 20.6k
- MIT
pydata-book
Materiais e notebooks IPython para "Python for Data Analysis" de Wes McKinney, publicado pela O'Reilly Media.
- 19.8k
- GNU General Public License v3.0
shap
Uma abordagem teórica de jogos para explicar a saída de qualquer modelo de aprendizado de máquina.
- 19.8k
- MIT
reinforcement-learning
Implementação de Algoritmos de Aprendizagem por Reforço. Python, Ginásio OpenAI, Tensorflow. Exercícios e soluções para acompanhar o livro de Sutton e o curso de David Silver.
- 19.2k
- MIT
CLIP
CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining), prevê o trecho de texto mais relevante dado uma imagem.
- 16.7k
- MIT
InvokeAI
O InvokeAI é um mecanismo criativo líder para modelos de difusão estável, capacitando profissionais, artistas e entusiastas a gerar e criar mídia visual usando as mais recentes tecnologias orientadas a IA. A solução oferece uma WebUI líder do setor, oferece suporte ao uso de terminal por meio de uma CLI e serve como base para vários produtos comerciais.
- 16.7k
- Apache License 2.0
data
Dados e códigos por trás dos artigos e gráficos em FiveThirtyEight.
- 16.3k
- Creative Commons Attribution 4.0
awesome-python-applications
💿 Software gratuito que funciona muito bem e também é Python de código aberto.
- 14.7k