In Jupyter Notebook geschriebene Bibliotheken

models

Mit TensorFlow erstellte Modelle und Beispiele.
  • 76.0k
  • GNU General Public License v3.0

stable-diffusion

Ein latentes Text-zu-Bild-Diffusionsmodell.
  • 58.3k
  • GNU General Public License v3.0

openai-cookbook

Beispiele und Anleitungen zur Verwendung der OpenAI API.
  • 43.8k
  • MIT

TensorFlow-Examples

TensorFlow-Tutorial und Beispiele für Anfänger (unterstützt TF v1 und v2).
  • 42.9k
  • GNU General Public License v3.0

PythonDataScienceHandbook

Python Data Science Handbook: Volltext in Jupyter Notebooks.
  • 39.0k
  • MIT

segment-anything

Das Repository bietet Code zum Ausführen von Inferenzen mit dem SegmentAnything Model (SAM), Links zum Herunterladen der trainierten Modellprüfpunkte und Beispielnotizbücher, die zeigen, wie das Modell verwendet wird.
  • 36.6k
  • Apache License 2.0

Made-With-ML

Erfahren Sie, wie Sie ML-Anwendungen in Produktionsqualität entwerfen, entwickeln, bereitstellen und iterieren.
  • 33.7k
  • MIT

nn

🧑‍🏫 60 Implementierungen/Tutorials von Deep-Learning-Aufsätzen mit Nebennotizen 📝; einschließlich Transformatoren (Original, XL, Switch, Feedback, Vit,...), Optimierer (Adam, Adabelief, Sophia,...), Gans (Cyclegan, Stylegan2,...), 🎮 Reinforcement Learning (PPO, DQN), Capsnet, Destillation,... 🧠.
  • 32.2k
  • MIT

google-research

Google-Recherche.
  • 30.4k
  • Apache License 2.0

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

Auch bekannt als „Bayesianische Methoden für Hacker“: Eine Einführung in Bayesianische Methoden + probabilistische Programmierung mit einem Blickwinkel, der zunächst auf Berechnung/Verstehen und dann auf Mathematik basiert. Alles in reinem Python;).
  • 25.7k
  • MIT

handson-ml2

Eine Reihe von Jupyter-Notizbüchern, die Sie durch die Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning in Python mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow 2 führen.
  • 25.3k
  • Apache License 2.0

handson-ml

⛔️ VERALTET – Siehe stattdessen https://github.com/ageron/handson-ml3.
  • 25.0k
  • Apache License 2.0

fastai

Die Fastai-Deep-Learning-Bibliothek.
  • 24.2k
  • Apache License 2.0

bark

🔊 Textgesteuertes generatives Audiomodell.
  • 23.7k
  • MIT

Data-Science-For-Beginners

10 Wochen, 20 Lektionen, Data Science für alle!.
  • 21.8k
  • MIT

homemade-machine-learning

🤖 Python-Beispiele für beliebte Algorithmen für maschinelles Lernen mit interaktiven Jupyter-Demos und erklärter Mathematik.
  • 21.6k
  • MIT

pytudes

Python-Programme, meist kurz, mit erheblichem Schwierigkeitsgrad, um bestimmte Fähigkeiten zu perfektionieren.
  • 20.6k
  • MIT

pydata-book

Materialien und IPython-Notizbücher für „Python for Data Analysis“ von Wes McKinney, veröffentlicht von O'Reilly Media.
  • 19.8k
  • GNU General Public License v3.0

shap

Ein spieltheoretischer Ansatz zur Erklärung der Ergebnisse jedes Modells für maschinelles Lernen.
  • 19.8k
  • MIT

reinforcement-learning

Implementierung von Reinforcement-Learning-Algorithmen. Python, OpenAI Gym, Tensorflow. Übungen und Lösungen zu Suttons Buch und David Silvers Kurs.
  • 19.2k
  • MIT

learnopencv

Lernen Sie OpenCV: C++- und Python-Beispiele.
  • 18.9k

fastbook

Das Fastai-Buch, veröffentlicht als Jupyter Notebooks.
  • 18.9k
  • GNU General Public License v3.0

CLIP

CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining): Sagen Sie den relevantesten Textausschnitt für ein Bild voraus.
  • 16.7k
  • MIT

InvokeAI

InvokeAI ist eine führende Kreativ-Engine für Stable Diffusion-Modelle, die Profis, Künstler und Enthusiasten in die Lage versetzt, visuelle Medien mithilfe der neuesten KI-gesteuerten Technologien zu generieren und zu erstellen. Die Lösung bietet eine branchenführende WebUI, unterstützt die Terminalnutzung über eine CLI und dient als Grundlage für mehrere kommerzielle Produkte.
  • 16.7k
  • Apache License 2.0

Anime4K

Ein hochwertiger Echtzeit-Upscaler für Anime-Videos.
  • 16.6k
  • MIT

alpaca-lora

Anweisen und Abstimmen von LLaMA auf Consumer-Hardware.
  • 16.4k
  • Apache License 2.0

AI-For-Beginners

12 Wochen, 24 Lektionen, KI für alle!.
  • 16.4k
  • MIT

data

Daten und Code hinter den Artikeln und Grafiken bei FiveThirtyEight.
  • 16.3k
  • Creative Commons Attribution 4.0

StableLM

StableLM: Stabilitäts-KI-Sprachmodelle.
  • 15.1k
  • Apache License 2.0

awesome-python-applications

💿 Kostenlose Software, die hervorragend funktioniert und zufällig auch Open-Source-Python ist.
  • 14.7k