Библиотеки, написани на Jupyter Notebook

models

Модели и примери, създадени с TensorFlow.

76.0k
GNU General Public License v3.0

stable-diffusion

Модел на латентна дифузия от текст към изображение.

58.3k
GNU General Public License v3.0

openai-cookbook

Примери и ръководства за използване на OpenAI API.

43.8k
MIT

TensorFlow-Examples

Урок и примери за TensorFlow за начинаещи (поддържа TF v1 & v2).

42.9k
GNU General Public License v3.0

PythonDataScienceHandbook

Python Data Science Handbook: пълен текст в Jupyter Notebooks.

39.0k
MIT

Хранилището предоставя код за изпълнение на изводи с модела SegmentAnything (SAM), връзки за изтегляне на контролните точки на обучен модел и примерни тетрадки, които показват как да използвате модела.

36.6k
Apache License 2.0

Made-With-ML

Научете как да проектирате, разработвате, внедрявате и итерирате ML приложения от производствен клас.

33.7k
MIT

nn

🧑‍🏫 60 реализации/уроци на документи за задълбочено обучение с бележки една до друга 📝; включително трансформатори (оригинал, xl, switch, обратна връзка, vit,...), оптимизатори (adam, adabelief, sophia,...), gans (cyclegan, stylegan2,...), 🎮 обучение с подсилване (ppo, dqn), capsnet, дестилация,... 🧠.

32.2k
MIT

google-research

Проучване на Google.

30.4k
Apache License 2.0

Probabilistic-Programming-and-Bayesian-Methods-for-Hackers

още известен още като „Байесови методи за хакери“: Въведение в байесовите методи + вероятностно програмиране с гледна точка на първо изчисление/разбиране, математика на второ място. Всичко в чист Python;).

25.7k
MIT

handson-ml2

Серия от преносими компютри на Jupyter, които ви превеждат през основите на машинното обучение и дълбокото обучение в Python с помощта на Scikit-Learn, Keras и TensorFlow 2.

25.3k
Apache License 2.0

handson-ml

⛔️ ОТСТАРЯЛО – Вижте https://github.com/ageron/handson-ml3 вместо това..

25.0k
Apache License 2.0

fastai

Библиотеката за дълбоко обучение Fastai.

24.2k
Apache License 2.0

bark

🔊 Генеративен аудио модел с текстови подкани.

23.7k
MIT

Data-Science-For-Beginners

10 седмици, 20 урока, Наука за данни за всички!.

21.8k
MIT

homemade-machine-learning

🤖 Примери на Python за популярни алгоритми за машинно обучение с интерактивни демонстрации на Jupyter и обяснение на математиката.

21.6k
MIT

pytudes

Програми на Python, обикновено кратки, със значителна трудност, за усъвършенстване на определени умения.

20.6k
MIT

pydata-book

Материали и преносими компютри за IPython за „Python за анализ на данни“ от Wes McKinney, публикувано от O'Reilly Media.

19.8k
GNU General Public License v3.0

shap

Теоретичен подход на игрите за обяснение на резултата от всеки модел на машинно обучение.

19.8k
MIT

reinforcement-learning

Внедряване на алгоритми за обучение с подсилване. Python, OpenAI Gym, Tensorflow. Упражнения и решения, които да придружават Книгата на Сътън и курса на Дейвид Силвър..

19.2k
MIT

learnopencv

Научете OpenCV: примери за C++ и Python.

18.9k

fastbook

Книгата fastai, публикувана като Jupyter Notebooks.

18.9k
GNU General Public License v3.0

CLIP

CLIP (контрастивен език-изображение) Предсказване на най-подходящия текстов фрагмент, даден на изображение.

16.7k
MIT

InvokeAI

InvokeAI е водеща креативна машина за стабилни дифузионни модели, която дава възможност на професионалисти, художници и ентусиасти да генерират и създават визуални медии, използвайки най-новите технологии, управлявани от AI. Решението предлага водещ в индустрията WebUI, поддържа използване на терминал чрез CLI и служи като основа за множество търговски продукти.