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专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架,专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程,涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务,方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例,包括Web和桌面应用,扩展了机器学习的实际应用场景。

DeepLearningExamples - 优化深度学习训练和部署的最佳实践
CUDA-XDeep LearningGithubNGCNVIDIATensor Cores开源项目
提供最新的深度学习示例,使用NVIDIA CUDA-X软件栈在Volta、Turing和Ampere GPU上运行,确保最佳的可重复精度和性能。示例通过NGC容器注册表每月更新,包含最新的NVIDIA贡献和深度学习软件库,支持计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、语音识别、文本到语音转换、图神经网络和时间序列预测模型。
awesome-dotnet - 全面的.NET开发资源集合 框架工具和库大全
.NETGithub工具开源开源项目框架
awesome-dotnet是一个全面的.NET开发资源集合,涵盖算法、API、应用框架和模板等多个领域。项目精选了大量优质库、工具和框架,如FastEndpoints、Orleans和ASP.NET Boilerplate等。资源经过分类和简要说明,方便开发者快速查找所需工具,有效提升开发效率。
machine-learning-for-the-web - 交互式机器学习在Web应用中的实践教程
GithubRunwayMLTensorFlow.jsml5.js开源项目机器学习神经网络
项目为Web开发者和创意工作者提供了机器学习在浏览器环境中的应用指南。内容覆盖预训练模型运行、自定义数据模型创建等全流程,聚焦机器学习在创意项目中的实际应用。涉及图像/声音分类、人脸/姿势识别、多媒体生成等主题,运用迁移学习、卷积神经网络等技术。通过实践,参与者可掌握常见机器学习模型的工作原理、训练方法及其在创意领域的应用潜力。
100-Days-Of-ML-Code - 100天机器学习编程
Github开源项目支持向量机机器学习神经网络线性回归逻辑回归
100-Days-Of-ML-Code项目通过每天的编程挑战带领学习者深入机器学习领域。覆盖从数据预处理到复杂算法的全面教程,项目内容涵盖线性回归、逻辑回归到决策树等多种算法,每日实践确保理论与实战结合。适合任何级别的开发者提升机器学习技能。
financial-machine-learning - 金融机器学习资源汇总与实践指南
Github开源项目强化学习深度学习算法交易量化交易金融机器学习
这个项目收集了金融机器学习(FinML)领域的精选工具和应用。主要包括Python资源,涵盖深度学习、强化学习和股票预测模型等。此外还提供交易微服务系统和量化机器学习交易等实用内容。项目为金融科技领域的机器学习应用提供了全面的学习和参考资料。
dmls-book - 全面设计可靠且适应性强的机器学习系统
Chip HuyenGithubMLOps开源项目机器学习系统生产环境设计
本书介绍了设计可靠、可扩展和易维护的机器学习系统的全面方法。内容涵盖数据工程、指标选择、模型部署、监控和自动化流程,同时探讨了负责任AI的重要性。适合工程师、数据科学家和技术领导者阅读,帮助他们在实际问题中应用机器学习技术。
mlrun - MLRun简化机器学习应用的全生命周期管理
GithubMLOpsMLRun开源项目数据处理机器学习模型部署
MLRun是一个开源MLOps平台,集成项目管理、数据处理、模型开发、部署和监控功能。它支持多种开发环境,简化了机器学习应用的构建和管理流程,缩短了从开发到生产的周期。MLRun促进了跨团队协作,提高了机器学习项目的效率和可扩展性。MLRun提供了全面的MLOps解决方案,包括特征存储、模型训练、服务部署和应用监控。它自动化了数据和模型的生命周期管理,简化了机器学习工作流程。通过整合各个开发阶段,MLRun帮助团队更快地将机器学习模型转化为生产级应用。
mlr3 - 现代化的R语言机器学习框架
GithubR语言mlr3开源项目数据分析机器学习模型训练
mlr3是一个现代化的R语言机器学习框架,专注于高效和面向对象的设计。它提供构建机器学习模型的基本组件,支持分类、回归等任务,并具有良好的可扩展性。该框架利用R6类和data.table实现清晰的面向对象设计和快速数据处理。mlr3提供交叉验证等重采样方法和丰富的性能评估指标。作为mlr的继任者,mlr3克服了前身的局限性,为研究人员和数据科学家提供更灵活、更易维护的机器学习工具。
coreml-examples - CoreML演示应用集合展示苹果神经引擎优化技术
CoreMLGithubiOS开发开源项目机器学习模型优化苹果神经引擎
该仓库收录了多个为苹果神经引擎优化的CoreML演示应用,展示了先进机器学习模型在iOS设备上的应用。涵盖FastViT图像分类、Depth Anything V2单目深度估计和DETR语义分割等模型。这些实例不仅展示CoreML功能,还为开发者提供在iOS设备上部署复杂机器学习模型的参考。项目采用coremltools进行优化和测试,是iOS机器学习开发的重要学习资源。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源,包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程,可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时,还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书,便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
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