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Windows-Machine-Learning

低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

Windows Machine LearningONNX Runtime机器学习模型优化工具Github开源项目

Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。

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介绍相关项目
Machine-Learning-Notes - 机器学习从入门到精通的全面笔记
Github人工智能学习开源项目机器学习笔记计算机科学
Machine-Learning-Notes 是一个机器学习领域的学习资源库，提供从基础到高级的笔记。项目涵盖算法、模型和实践应用，适合不同水平的学习者。资料全面且定期更新，采用循序渐进的学习方法，有助于系统掌握机器学习知识。其独特的结构化组织使学习者能够轻松找到所需资源，从而更有效地提升技能。
learn-generative-ai - 将生成式AI技术应用于实际项目的课程
GenEngGenerative AIGithubGoogle CloudMicrosoft AzureOpenAI API开源项目
本课程帮助学员了解如何将生成式AI技术应用于实际项目，涵盖从云平台注册到生成式AI模型的集成与优化的全过程。内容包括微软Azure和Google Cloud的AI服务注册、生成技术工程（GenEng）的实践技巧，以及利用LangChain、Pinecone等开源工具开发和部署大型语言模型（LLM）。适合开发者、数据科学家和对生成式AI技术有兴趣的学习者。
mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
GithubOpenDataSciencemlcourse.ai开源项目数据分析机器学习课程算法
mlcourse.ai是OpenDataScience推出的开放式机器学习课程,涵盖数据分析到梯度提升等10个主题。课程通过理论讲解与实践作业相结合,帮助学习者掌握机器学习技能。提供多语言学习资源,包括文章、视频和编程作业,支持自定进度学习。另有付费作业包供选择,进一步提升学习效果。
mlimpl - 全面的机器学习和深度学习算法实现库
Github开源项目强化学习机器学习深度学习算法实现统计学习
mlimpl提供了多种机器学习、深度学习和强化学习算法的实现。从线性回归、决策树到CNN、GAN、LSTM等深度模型，以及多臂老虎机、马尔可夫决策过程、DQN、Actor-Critic等强化学习算法均有涵盖。代码结构类似sklearn，配有详细文档和注释，便于学习、应用和二次开发。
MIVisionX - AMD开源计算机视觉和机器智能开发工具包
AMDGithubMIVisionXOpenVX开源项目机器学习计算机视觉
MIVisionX是一套开源的计算机视觉和机器智能开发工具包。它包含优化的OpenVX实现、神经网络模型编译器和多种实用工具。支持ONNX和NNEF格式,可在嵌入式设备到高性能服务器等多种硬件平台上部署计算机视觉和机器学习应用。
MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程
Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法
MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。
Trace - 创新AutoDiff工具助力AI系统端到端训练
AI系统GithubPyTorchTrace优化开源项目自动微分
Trace是微软开发的创新AutoDiff工具，旨在实现AI系统的端到端训练。该工具通过捕获和传播执行轨迹，扩展了反向传播算法的应用范围。Trace作为Python库，支持直接编写代码并优化特定部分，类似于PyTorch的使用方式。它可处理多种反馈类型，如数值奖励、损失函数、自然语言文本和编译器错误。Trace为AI系统优化提供了灵活且强大的解决方案，适用于各种复杂的AI训练场景。
Deep_Learning_Machine_Learning_Stock - 深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用
Github人工智能开源项目机器学习深度学习算法股票预测
本项目深入探讨了深度学习和机器学习在股票市场预测中的应用。从数据收集到模型训练,涵盖了算法选择、过拟合处理和性能优化等关键环节。项目融合了技术分析和基本面分析,并探讨了长短期预测策略。这是一个面向研究者和开发者的综合性资源,旨在展示人工智能在金融市场分析中的潜力。
Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源
Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学
机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。
FedML - 跨平台生成式AI和大型语言模型的训练与部署方案
GithubTensorOperaTensorOpera AI分布式训练开源项目生成式AI联邦学习
TensorOpera AI简化了生成式AI和大型语言模型的训练与部署。通过集成的MLOps、调度器和高性能机器学习库，开发者可以在去中心化GPU、多云、边缘服务器和智能手机上经济高效地运行复杂的AI任务。TensorOpera Launch自动配对最经济的GPU资源，消除环境设置和管理难题，支持大规模训练和无服务器部署。TensorOpera Studio和Job Store帮助开发者微调和部署模型，实现高效的跨平台AI工作流。
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