Biblioteki napisane w Jupyter Notebook
FinanceDatabase
Jest to baza danych zawierająca ponad 300 000 symboli zawierających akcje, fundusze ETF, fundusze, indeksy, waluty, kryptowaluty i rynki pieniężne.
- 2.0k
- MIT
awesome-notebooks
Gotowe do użycia szablony danych i sztucznej inteligencji, uporządkowane według narzędzi, aby szybko rozpocząć projekty i produkty związane z danymi w ciągu kilku minut. 😎 opublikowane przez społeczność Naas..
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
zero-to-mastery-ml
Wszystkie materiały do kursu Zero to Mastery Machine Learning and Data Science.
- 2.0k
TensorRT
Kompilator PyTorch/TorchScript/FX dla procesorów graficznych NVIDIA przy użyciu TensorRT (by pytorch).
- 2.0k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
tensorflow-onnx
Konwertuj modele TensorFlow, Keras, Tensorflow.js i Tflite na ONNX.
- 2.0k
- Apache License 2.0
100-pandas-puzzles
100 łamigłówek z danymi dla pand, od krótkich i prostych po bardzo trudne (ukończono w 60%).
- 2.0k
- MIT
kubric
Potok generowania danych do tworzenia półrealistycznych syntetycznych filmów z wieloma obiektami z bogatymi adnotacjami, takimi jak maski segmentacji instancji, mapy głębi i przepływ optyczny.
- 2.0k
- Apache License 2.0
checklist
Poza dokładnością: behawioralne testowanie modeli NLP za pomocą listy kontrolnej.
- 1.9k
- MIT
SimCLR
Implementacja SimCLR w PyTorch: prosta struktura do kontrastywnego uczenia się reprezentacji wizualnych (przez sthalles).
- 1.9k
- MIT
FinMind
Open Data, more than 50 financial data. 提供超過 50 個金融資料(台股為主)，每天更新 https://finmind.github.io/.
- 1.9k
- Apache License 2.0
Alpaca-CoT
We unified the interfaces of instruction-tuning data (e.g., CoT data), multiple LLMs and parameter-efficient methods (e.g., lora, p-tuning) together for easy use. Meanwhile, we created a new branch to build a Tabular LLM.（我们分别统一了丰富的IFT数据（如CoT数据，目前仍不断扩充）、多种训练效率方法（如lora，p-tuning）以及多种LLMs，三个层面上的接口，打造方便研究人员上手的LLM-IFT研究平台。同时tabular_llm分支构建了面向表格智能任务的LLM。.
- 1.9k
- Apache License 2.0
CodeSearchNet
Zbiory danych, narzędzia i testy porównawcze do reprezentacji uczenia się kodu.
- 1.9k
- MIT
SfMLearner
Ramy uczenia się bez nadzoru do szacowania głębi i ruchu ego na podstawie jednoocznych filmów.
- 1.9k
- MIT
DeepLearningForNLPInPytorch
Samouczek IPython Notebook dotyczący głębokiego uczenia się do przetwarzania języka naturalnego, w tym przewidywania struktury.
- 1.9k
- MIT
ecco
Wyjaśnij, analizuj i wizualizuj modele językowe NLP. Ecco tworzy interaktywne wizualizacje bezpośrednio w notebookach Jupyter, wyjaśniając zachowanie modeli językowych opartych na Transformer (takich jak GPT2, BERT, RoBERTA, T5 i T0).
- 1.8k
- BSD 3-clause "New" or "Revised"
ganspace
Odkrywanie możliwych do interpretacji kontrolek GAN [NeurIPS 2020].
- 1.7k
- Apache License 2.0
chain-of-thought-hub
Analiza porównawcza złożonej zdolności rozumowania dużych modeli językowych z podpowiadaniem w łańcuchu myśli.
- 1.7k
- MIT