Librerie scritte in Jupyter Notebook

ltt

Impara e poi prova: calibrare gli algoritmi predittivi per ottenere il controllo del rischio.

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MIT

mlattacks

Serie di attacchi di apprendimento automatico.

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CoreML-samples

Codice di esempio per Core ML utilizzando ResNet50 fornito da Apple e un modello personalizzato generato da coremltools..

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MIT

ControllableTalkNet

Questa è una versione modificata di TalkNet di NVIDIA. È una rete controllabile che può essere utilizzata sia per l'inferenza della CPU che della GPU.

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Creative Commons Zero v1.0 Universal

guidance

Un linguaggio guida per il controllo di modelli linguistici di grandi dimensioni. (di Massimiliano-Inverno).

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MIT

kivy-tensorflow-helloworld

Esegui l'inferenza con Tensorflow Lite su iOS, Android, MacOS, Windows e Linux utilizzando Python..

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amazon-rekognition-code-samples

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MIT No Attribution

nitroml

NitroML è un framework di benchmarking della qualità del modello modulare, portabile e scalabile per le pipeline di Machine Learning e Automated Machine Learning (AutoML).

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Apache License 2.0

Artifact_Removal_GAN

Un GAN U-net per la rimozione di artefatti jpeg.

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MIT

Transformer-Models-from-Scratch

implementando vari modelli di trasformatore per vari compiti.

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full_spectrum_bioinformatics

Un testo di bioinformatica ad accesso aperto.

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Transformer-in-Transformer

Un'implementazione di Transformer in Transformer in TensorFlow per la classificazione delle immagini, attenzione all'interno delle patch locali (di Rishit-dagli).

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Apache License 2.0

DataDrivenDynSyst

Script e taccuini per accompagnare il libro Metodi guidati dai dati per sistemi dinamici.

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MIT

cdQnA

repository per documenti e studi su domande e risposte a dominio chiuso con LLM.

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doohickey

Doohickey è uno strumento di diffusione stabile per artisti tecnici che vogliono rimanere aggiornati con gli ultimi sviluppi nel campo.

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infery-examples

Una raccolta di app demo e script di inferenza per vari framework di deep learning che utilizzano infery (Python).

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GNU General Public License v3.0

Data-Visualizations-Medium

Comprendere i modelli di dati e machine learning con le visualizzazioni.

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MIT

Multi-Modal-Comparators

API unificata per facilitare l'utilizzo di modelli di "percettori" pre-addestrati, a la CLIP.

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Deep-Learning-With-TensorFlow

Tutte le risorse e gli esercizi pratici per iniziare con il Deep Learning in TensorFlow.

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Apache License 2.0

Questo algoritmo utilizza un rettangolo creato dall'utente per identificare l'elemento in primo piano. Quindi, l'utente può modificare per aggiungere o rimuovere oggetti in primo piano. Poi, rimuove lo sfondo e lo rende trasparente..