Maschinelles Lernen · GitHub

Summaries and resources for Designing Machine Learning Systems book (Chip Huyen, O'Reilly 2022)

Persönliche Notizen zum Machine-Learning-Kurs von Andrew Ng

This project applies machine learning techniques in Python to analyze data, visualize feature relationships, and perform classification using models such as Decision Tree and Support Vector Machine. Model performance is evaluated through confusion matrices and graphical analysis.

Label Studio ist ein Werkzeug zur Beschriftung und Annotation verschiedener Datentypen mit standardisiertem Ausgabeformat.

A simple, high-quality voice conversion tool focused on ease of use and performance.

Framework für Video-Superauflösung und Frame-Interpolation auf Basis maschinellen Lernens. 2018 bei Hack the Valley II gegründet.

Eine minimale PyTorch-Neuimplementierung des Trainings von OpenAI GPT (Generative Pretrained Transformer)

TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.

Open-source SenseVoiceSmall model for Mandarin, Cantonese, English, Japanese, and Korean ASR, language ID, emotion recognition, and audio event detection.

• Research scope vs released checkpoint: The broader SenseVoice work reports training on more than 400,000 hours and support for more than 50 languages. The released SenseVoiceSmall checkpoint linked above supports Mandarin, Cantonese, English, Japanese, and Korean; the benchmark comparisons below are task- and language-specific.
• Possess excellent emotion recognition capabilities, achieving and surpassing the effectiveness of the current best emotion recognition models on test data.

Ein Reasoning-LLM Schritt für Schritt von Grund auf mit PyTorch implementieren

RF-DETR ist eine von Roboflow entwickelte Modellarchitektur für Echtzeit-Objekterkennung und -Segmentierung, die auf COCO den Stand der Technik erreicht und für die Feinabstimmung ausgelegt ist. [ICLR 2026]

Don't memorize ML. Understand it from first principles including Inference, Cuda, Deep Learning, Data Science and Reinforcement Learning

[🔥Wird aktualisiert ...] KI-gestützter, automatisierter quantitativer Trading-Bot (vollständig lokal einsetzbar). KI-gestützte Plattform für quantitative Investmentforschung. 📃 Online-Dokumentation: https://ufund-me.github.io/Qbot ✨ :news: qbot-mini: https://github.com/Charmve/iQuant

• 1. 模块化分层设计：数据层、策略层、交易引擎抽象设计 - 数据、策略中间表达，方便多种数据接口、交易接口接入，用户自定义策略和因子挖掘 - 支持多种交易对象：股票、基金、期货、虚拟货币

Eine kuratierte Liste mit Referenzen zu MLOps

⚡️HivisionIDPhotos: ein leichtgewichtiges und effizientes KI-Tool für Passfotos. Ein leichtgewichtiges KI-Algorithmus zur Erstellung von Passfotos.

A series of Jupyter notebooks that walk you through the fundamentals of Machine Learning and Deep Learning in Python using Scikit-Learn, Keras and TensorFlow 2.

Modernes Projekt zur 2D- und 3D-Gesichtsanalyse

DeepSpeed ist eine Optimierungsbibliothek für Deep Learning, die verteiltes Training und verteilte Inferenz einfach, effizient und effektiv macht.

Distributed GPU-Accelerated Framework for Evolutionary Computation. Comprehensive Library of Evolutionary Algorithms & Benchmark Problems.

Bibliothek für inhaltsbasiertes Skalieren von Bildern

• GUI progress indicator
• Customizable command line support

Build, Evaluate, and Optimize AI Systems. Includes evals, RAG, agents, fine-tuning, synthetic data generation, dataset management, MCP, and more.

PyTorch implementation of JiT https://arxiv.org/abs/2511.13720