Bibliotecas escritas em Jupyter Notebook

GPU-Puzzles

Resolver quebra-cabeças. Aprenda CUDA..
  • 3.5k
  • MIT

HELK

O ALCE Caçador.
  • 3.5k
  • GNU General Public License v3.0 only

ArtLine

Um projeto baseado em Deep Learning para criar retratos de arte de linha.
  • 3.4k
  • MIT

adanet

AutoML rápido e flexível com garantias de aprendizado.
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

fastpages

Uma plataforma de blog fácil de usar, com suporte aprimorado para Jupyter Notebooks.
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

ThinkDSP

Think DSP: Digital Signal Processing in Python, de Allen B. Downey.
  • 3.4k

deep-text-recognition-benchmark

Reconhecimento de texto (reconhecimento óptico de caracteres) com métodos de aprendizado profundo.
  • 3.4k
  • Apache License 2.0

scientific-python-lectures

Palestras sobre computação científica com python, como notebooks IPython..
  • 3.4k

pyannote-audio

Blocos de construção neurais para diarização de alto-falante: detecção de atividade de fala, detecção de alteração de alto-falante, detecção de fala sobreposta, incorporação de alto-falante.
  • 3.4k
  • MIT

course-nlp

Curso Code-First Introdução à PNL.
  • 3.3k

alpha-zero-general

Uma implementação limpa baseada em AlphaZero para qualquer jogo em qualquer estrutura + tutorial + Othello/Gobang/TicTacToe/Connect4 e muito mais.
  • 3.3k
  • MIT

go-profiler-notes

notas de felixge sobre os vários métodos de criação de perfil disponíveis.
  • 3.3k
  • Creative Commons Attribution Share Alike 4.0

Deep-Learning

  • 3.3k
  • MIT

faceswap-GAN

Um autoencoder de redução de ruído + perdas adversárias e mecanismos de atenção para troca de rosto.
  • 3.3k

Conference-Acceptance-Rate

Taxas de aceitação para as principais conferências de IA.
  • 3.2k
  • MIT

VToonify

[SIGGRAPH Asia 2022] VToonify: transferência de estilo de vídeo de retrato de alta resolução controlável.
  • 3.2k
  • GNU General Public License v3.0

LSTM-Human-Activity-Recognition

Exemplo de reconhecimento de atividade humana usando o TensorFlow no conjunto de dados de sensores de smartphone e um LSTM RNN. Classificando o tipo de movimento em seis categorias de atividade - Guillaume Chevalier.
  • 3.2k
  • MIT

Luotuo-Chinese-LLM

骆驼(Luotuo): Open Sourced Chinese Language Models. Developed by 陈启源 @ 华中师范大学 & 李鲁鲁 @ 商汤科技 & 冷子昂 @ 商汤科技.
  • 3.1k
  • Apache License 2.0

BLIP

Código PyTorch para BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation.
  • 3.1k
  • BSD 3-clause "New" or "Revised"

ML-Workspace

🛠 IDE tudo-em-um baseado na Web, especializado em aprendizado de máquina e ciência de dados.
  • 3.1k
  • Apache License 2.0

EconML

ALICE (Automated Learning and Intelligence for Causation and Economics) é um projeto de pesquisa da Microsoft que visa aplicar conceitos de Inteligência Artificial à tomada de decisões econômicas. Um de seus objetivos é construir um kit de ferramentas que combine técnicas de aprendizado de máquina de última geração com econometria para trazer automação para problemas complexos de inferência causal. Até o momento, o ALICE Python SDK (econml) implementa algoritmos ortogonais de aprendizado de máquina, como o trabalho duplo de aprendizado de máquina.
  • 3.1k
  • GNU General Public License v3.0

vissl

VISSL é a biblioteca da FAIR de componentes extensíveis, modulares e escaláveis ​​para SOTA Self-Supervisioned Learning com imagens.
  • 3.1k
  • MIT

stable-diffusion

Difusão estável otimizada modificada para rodar em GPU VRAM inferior (por basujindal).
  • 3.1k
  • GNU General Public License v3.0

whisper-jax

Implementação JAX do modelo Whisper da OpenAI para aceleração de até 70x em TPU.
  • 3.0k
  • Apache License 2.0

RL-Adventure-2

Implementação PyTorch0.4 de: crítico de ator / otimização de política proximal / acer / ddpg / duelo de gêmeos ddpg / crítico de ator suave / aprendizagem de imitação adversária generativa / replay de experiência retrospectiva.
  • 3.0k

Dreambooth-Stable-Diffusion

Implementação de Dreambooth (https://arxiv.org/abs/2208.12242) por meio de inversão textual (https://arxiv.org/abs/2208.01618) para difusão estável (https://arxiv.org/abs/2112.10752). Ajustes focados em rostos, objetos e estilos de treinamento. (por Joe Penna).
  • 3.0k
  • MIT

python-training

Treinamento em Python para analistas de negócios e traders.
  • 3.0k
  • Apache License 2.0

pixel2style2pixel

Implementação oficial para "Encoding in Style: a StyleGAN Encoder for Image-to-Image Translation" (CVPR 2021) apresentando o framework pixel2style2pixel (pSp).
  • 3.0k
  • MIT

starter-hugo-academic

🎓 Hugo Academic Theme 创建一个学术网站. Easily create a beautiful academic résumé or educational website using Hugo and GitHub..
  • 3.0k
  • MIT

web-stable-diffusion

Trazendo modelos de difusão estáveis ​​para navegadores da web. Tudo roda dentro do navegador sem suporte de servidor.
  • 3.0k
  • Apache License 2.0