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Impresionantes recursos de aprendizaje automático

Idioma: [inglés] [chino/中文]

Una lista seleccionada de listas seleccionadas de recursos increíbles en diversos temas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Con más de 380 elementos (diciembre de 2021), este repositorio tiene como objetivo:

  • ayudar beginners a comprender las ramas y los últimos desarrollos del aprendizaje automático;
  • ayudar researchers a seguir nuevas direcciones de investigación en aprendizaje automático;
  • Ayude engineers a encontrar tutoriales y bibliotecas adecuados para resolver problemas prácticos.

Nota:

  • ¡Deja una ESTRELLA si te gusta este proyecto!
  • Contribuir: si encuentra algún contenido incorrecto, inapropiado o desactualizado, considere abrir un problema o un PR. ¡Apreciaríamos mucho su contribución a esta lista!
  • Marca: ️ indica inactive , es decir, la lista correspondiente ha dejado de actualizarse (durante más de 12 meses), pero aún puede ser una buena referencia para empezar.

Qué hay de nuevo:

  • [01/2023] Agregue Fair Graph Learning en Graph Learning, actualice la sección Time-series/Stream Learning.
  • [08/2022] Agregue un gráfico para el punto de referencia de tráfico en Graph Learning.
  • [04/2022] Actualización de la sección Aprendizaje de gráficos.
  • [12/2021] Actualización de la sección Agrupación.
  • [12/2021] Actualización de la sección Procesamiento del lenguaje natural (PLN) y equidad en la IA.
  • [12/2021] ¡La versión china ya está disponible!
  • [12/2021] Agregar sección Interdisciplinario - Ingeniería de software (MLonCode).
  • [12/2021] Agregar sección Paradigma - Reducción de dimensionalidad (selección/extracción de funciones).
  • Más
  • [12/2021] ¡Impresionante, impresionante, primer compromiso de aprendizaje automático!

¡Vea los otros proyectos de código abierto de Zhining!


Conjunto desequilibrado [PythonLib]

Aprendizaje desequilibrado [impresionante]

Conjunto a su propio ritmo [ICDE]

Metamuestreador [NeurIPS]

Tabla de contenido

  • Tabla de contenido
  • Aprendizaje automático general
  • Paradigma del aprendizaje automático
    • Aprendizaje semi/autosupervisado
    • Aprendizaje contrastivo
    • Aprendizaje de representación (incrustación)
    • Aprendizaje métrico
    • Aprendizaje por refuerzo
    • Transferir aprendizaje
    • Metaaprendizaje
    • Aprendizaje multitarea
    • Aprendizaje desequilibrado/de cola larga
    • Aprendizaje en pocas oportunidades
    • Aprendizaje adversario
    • Aprendizaje sólido
    • Aprendizaje activo
    • Aprendizaje permanente/incremental/continuo
    • Aprendizaje conjunto
    • Aprendizaje automático automatizado (AutoML)
    • Aprendizaje federado
    • Detección de anomalías
    • Agrupación
    • Reducción de dimensionalidad (selección/extracción de características)
  • Tarea y aplicación de aprendizaje automático
    • Visión por computadora (CV)
    • Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
    • Aprendizaje multimodal y transmodal
    • Aprendizaje de gráficos
    • Gráfico de conocimiento
    • Series temporales/aprendizaje continuo
    • Sistemas de recomendación
    • Recuperación de información
    • Juegos y búsqueda
  • Modelo de aprendizaje automático
    • Modelo preentrenado y básico
      • en PNL (BERT, RoBERTa, GPT, etc.)
      • en CV (Transformadores visuales, etc.)
      • en otros temas
    • Red neuronal convolucional (CNN)
    • Red neuronal recurrente (RNN, LSTM, GRU, etc.)
    • Red neuronal gráfica (GNN, GCN, GAT, etc.)
    • Modelo generativo y red adversaria generativa (GAN)
    • Autocodificador variacional
    • Modelo basado en árbol y conjunto
  • Interpretabilidad, equidad y ética del aprendizaje automático
    • Interpretabilidad en IA
    • Justicia en la IA
    • Ética en la IA
  • Interdisciplinario: Aprendizaje Automático + X
    • Sistema (MLSys/SysML)
    • Base de datos (AIDB/ML4DB)
    • Ingeniería de Software (MLonCode)
    • Seguridad cibernética
    • Computación cuántica
    • Medicina y atención sanitaria
    • Bioinformática
    • Biología y Química
    • Finanzas y comercio
    • Negocio
    • Ley
  • Conjuntos de datos de aprendizaje automático
  • Aprendizaje automático de producción
    • Bibliotecas de código abierto
    • Marcos de datos grandes
  • Reconocimiento
  • Colaboradores

Aprendizaje automático general

  • Práctica

    • [Lista, Biblioteca] Impresionante aprendizaje automático
      • Una lista seleccionada de increíbles marcos, bibliotecas y software de aprendizaje automático (por idioma).
    • [Biblioteca] scikit-learn
      • scikit-learn: aprendizaje automático en Python.

  • Investigación

    • [Lista] Artículos-Literatura-ML-DL-RL-AI
      • Artículos y literatura impactantes y ampliamente citados sobre ML/DL/RL/AI.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje profundo [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de increíbles libros, cursos, videos, conferencias, tutoriales y más sobre aprendizaje profundo.
    • [Lista] Impresionantes artículos sobre aprendizaje profundo [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de los artículos sobre aprendizaje profundo más citados (2012-2016).

Paradigma del aprendizaje automático

Aprendizaje semi/autosupervisado

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje semisupervisado
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje semisupervisado.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje autosupervisado
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje autosupervisado.
    • [Lista] Impresionantes artículos autosupervisados
      • Recopilación de artículos sobre aprendizaje autosupervisado y aprendizaje por representación.

  • Subtemas

    • [Lista] Aprendizaje autosupervisado de Awesome Graph
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje de representación de gráficos autosupervisados.
    • [Lista] Impresionante GNN autosupervisado
      • Artículos sobre aprendizaje autosupervisado en Graph Neural Networks (GNN).

  • Práctica

    • [Biblioteca] mmselfsup
      • Caja de herramientas y punto de referencia de aprendizaje autosupervisado de OpenMMLab.
    • [Biblioteca] unilm
      • Capacitación previa autosupervisada a gran escala en tareas, idiomas y modalidades.
    • [Biblioteca] alberto
      • Un BERT Lite para el aprendizaje autosupervisado de representaciones lingüísticas.

Aprendizaje contrastivo

  • General

    • [Lista] PyContraste
      • Este repositorio enumera artículos de aprendizaje contrastivo recientes e incluye código para muchos de ellos.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje contrastivo
      • Una lista completa de impresionantes artículos contrastantes de aprendizaje autosupervisado.
    • [Lista] Impresionantes artículos y códigos de aprendizaje contrastivo
      • Una lista completa de fantásticos artículos y códigos de aprendizaje contrastivo.

  • Práctica

    • [Biblioteca] PyGCL
      • Biblioteca de aprendizaje contrastivo de gráficos para PyTorch.

Aprendizaje de representación (incrustación)

  • General

    • [Lista] modelos-de-incrustación-increíbles [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de increíbles tutoriales, proyectos y comunidades de modelos de incrustación.
    • [Lista] impresionante-aprendizaje-de-representación
      • Lista de lectura para temas de aprendizaje de representación.

  • Subtemas

    • [Lista] incrustación-de-oraciones-increíbles
      • Una lista seleccionada de modelos de incrustación de palabras y oraciones previamente entrenados.
    • [Lista] Impresionantes representaciones neuronales implícitas
      • Una lista seleccionada de recursos sobre representaciones neuronales implícitas.
    • [Lista] impresionante-2vec
      • Lista seleccionada de modelos de incrustación tipo 2vec.
    • [Lista] Awesome-VAE
      • Impresionante trabajo sobre VAE, desenredo, aprendizaje de representación y modelos generativos.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de representación visual con Transformers
      • Awesome Transformers (autoatención) en visión por computadora.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de representación de gráficos profundos
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje de representación gráfica profunda.
    • [Lista] increíble-incrustación-de-red [ ️ Inactivo]
      • Aprendizaje de representación de red, incorporación de gráficos, incorporación de conocimientos.
    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre NRL/NE. [ ️ Inactivo]
      • NRL: aprendizaje de representación de redes. NE: integración de red.
    • [Lista] documentos-de-representación-desenredados [ ️ Inactivo]
      • Artículos sobre aprendizaje de representación desenredado (y ocasionalmente "convencional").
    • [Lista] Aprendizaje de representación en gráficos heterogéneos [ ️ Inactivo]
      • Incrustación de gráficos heterogéneos, GNN heterogéneos y aplicaciones.

Aprendizaje métrico

  • Práctica
    • [Biblioteca] pytorch-metric-learning
      • La forma más sencilla de utilizar el aprendizaje métrico profundo en su aplicación.
    • [Biblioteca] aprendizaje de métricas
      • metric-learn: Aprendizaje métrico en Python.
    • [Colección de códigos] Líneas base de aprendizaje de métricas profundas [ ️ Inactivo]
      • Implementación de PyTorch para canalizaciones de aprendizaje de métricas profundas.

Aprendizaje por refuerzo

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje por refuerzo
      • Una lista seleccionada de recursos dedicados al aprendizaje por refuerzo.
    • [Lista] Impresionantes artículos de DL y RL y otros recursos
      • Una lista de artículos recientes sobre aprendizaje profundo y aprendizaje por refuerzo profundo.
    • [Lista] Impresionante RL profunda
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje por refuerzo profundo.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje por refuerzo (CH/中文) [ ️ Inactivo]
      • 强化学习从入门到放弃的资料

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante RL sin conexión
      • Esta es una colección de artículos de investigación y revisión sobre el aprendizaje por refuerzo fuera de línea.
    • [Lista] Impresionante mundo real RL
      • Excelentes recursos para hacer que el aprendizaje por refuerzo funcione en situaciones de la vida real. Artículos, proyectos y más.
    • [Lista] Impresionante juego de IA
      • Una lista seleccionada, pero incompleta, de recursos de IA de juegos sobre aprendizaje multiagente.
    • [Lista] Impresionantes competiciones de RL
      • Colección de concursos para el Aprendizaje por Refuerzo.
    • [Lista] Robótica impresionante
      • Esta es una lista de varios libros, cursos y otros recursos sobre robótica.
    • [Lista] Impresionante RL para el procesamiento del lenguaje natural (PNL) [ ️ Inactivo]
      • Lista seleccionada de recursos de aprendizaje por refuerzo para el procesamiento del lenguaje natural.
    • [Lista] Impresionante RL para ciberseguridad
      • Lista seleccionada de recursos dedicados al aprendizaje por refuerzo aplicado a la ciberseguridad.

  • Práctica

    • [Biblioteca] gimnasio
      • Un conjunto de herramientas para desarrollar y comparar algoritmos de aprendizaje por refuerzo.
    • [Biblioteca] trfl
      • Aprendizaje por refuerzo de TensorFlow.
    • [Biblioteca] rlpyt
      • Aprendizaje por refuerzo en PyTorch.
    • [Biblioteca] rlkit
      • Marco de aprendizaje por refuerzo y algoritmos implementados en PyTorch.
    • [Biblioteca] MARO
      • La plataforma de optimización de recursos de múltiples agentes (MARO) es una instancia de aprendizaje por refuerzo como servicio (RaaS) para problemas de optimización de recursos del mundo real.
    • [Biblioteca] bandidos
      • Biblioteca de Python para bandidos con múltiples armas.
    • [Biblioteca] BanditLib
      • Biblioteca de algoritmos de bandidos contextuales.
    • [Tutorial] refuerzo-aprendizaje-una-introducción
      • Replicación de Python para el libro de Sutton & Barto Aprendizaje por refuerzo: una introducción (segunda edición).
    • [Colección de códigos] aprendizaje por refuerzo [ ️ Inactivo]
      • Implementación de Algoritmos de Aprendizaje por Refuerzo. Python, gimnasio OpenAI, Tensorflow.
    • [Tutorial] Aprendizaje-por-refuerzo-con-tensorflow (inglés y chino) [ ️ Inactivo]
      • Métodos de aprendizaje por refuerzo y tutorías.
    • [Colección de códigos] aprendizaje por refuerzo [ ️ Inactivo]
      • Ejemplos de aprendizaje por refuerzo mínimos y limpios.

Transferir aprendizaje

  • General

    • [Lista] 迁移学习 Transferir aprendizaje
      • Todo sobre el Aprendizaje por Transferencia.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje por transferencia
      • Una lista de artículos increíbles y recursos interesantes sobre aprendizaje por transferencia, adaptación de dominios y traducción de dominio a dominio en general.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante adaptación de dominio
      • Este repositorio es una colección de cosas IMPRESIONANTES sobre la adaptación de dominios, incluidos artículos, códigos, etc.
    • [Lista] Generalización de dominio
      • Artículos de generalización de dominios y conjuntos de datos.

  • Práctica

    • [Biblioteca] Transferencia-Aprendizaje-Biblioteca
      • Transferir biblioteca de aprendizaje para adaptación de dominios, adaptación de tareas y generalización de dominios.
    • [Colección de códigos] aprendizaje de transferencia profunda
      • Una colección de implementaciones de algoritmos de adaptación de dominio profundo.
    • [Tutorial] aprendizaje-práctico-por-transferencia-con-python [ ️ Inactivo]
      • Aprendizaje profundo simplificado mediante la transferencia del aprendizaje previo utilizando el ecosistema de aprendizaje profundo de Python.

Metaaprendizaje

  • General

    • [Colección de códigos] Torchmeta
      • Una colección de extensiones y cargadores de datos para aprendizaje y metaaprendizaje en pocas ocasiones en PyTorch.
    • [Lista] Artículos de metaaprendizaje [ ️ Inactivo]
      • Metaaprendizaje/Aprendizaje a aprender/Aprendizaje único/Aprendizaje permanente.
    • [Lista] Impresionante metaaprendizaje [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de artículos, códigos, libros, blogs, videos, conjuntos de datos y otros recursos de Meta Learning.
    • [Lista] impresionante-meta-aprendizaje [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de recursos de metaaprendizaje.

  • Práctica

    • [Biblioteca] aprender2aprender
      • Una biblioteca PyTorch para la investigación de metaaprendizaje.
    • [Colección de códigos] pytorch-meta
      • Una colección de extensiones y cargadores de datos para aprendizaje y metaaprendizaje en pocas ocasiones en PyTorch.
    • [Tutorial] Metaaprendizaje práctico con Python [ ️ Inactivo]
      • Aprenda a aprender usando One-Shot Learning, MAML, Reptile, Meta-SGD y más con Tensorflow.

Aprendizaje multitarea

  • General

    • [Lista] Aprendizaje multitarea
      • Académicos de aprendizaje multitarea, artículos, encuestas, diapositivas, actas y proyectos de código abierto.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje multitarea
      • Lista actualizada de artículos de 2021 sobre aprendizaje multitarea (MTL), desde la perspectiva de ML.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante aprendizaje multitarea (para la visión)
      • Una lista de artículos sobre aprendizaje multitarea para visión por computadora .

  • Práctica

    • [Colección de códigos] Aprendizaje multitarea-PyTorch
      • Implemente varios modelos de aprendizaje multitarea y estrategias de capacitación en PyTorch.

Aprendizaje desequilibrado/de cola larga

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje desequilibrado
      • Todo sobre el aprendizaje desequilibrado (long-tail). Marcos y bibliotecas (agrupados por lenguaje de programación), artículos de investigación (agrupados por campo de investigación), conjuntos de datos desequilibrados, algoritmos, utilidades, Jupyter Notebooks y Talks.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de cola larga
      • Se resumen artículos relacionados, incluida su aplicación en visión por computadora, en particular clasificación de imágenes, y aprendizaje extremo de etiquetas múltiples (XML), en particular categorización de texto.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de cola larga*
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje profundo y de cola larga.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante reconocimiento de cola larga
      • Una lista seleccionada de reconocimientos de cola larga y recursos relacionados.
    • [Lista] Impresionante clasificación desequilibrada de series temporales [ ️ Inactivo]
      • Lista de artículos sobre clasificación de series temporales desequilibradas con aprendizaje profundo.

  • Práctica

    • [Biblioteca] aprendizaje desequilibrado
      • Un paquete Python para abordar la maldición de los conjuntos de datos desequilibrados en el aprendizaje automático.
    • [Biblioteca] conjunto desequilibrado (inglés y chino)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Aprendizaje conjunto de cola larga/desequilibrado de clases en Python

Aprendizaje en pocas oportunidades

  • General

    • [Lista] Artículos impresionantes Pocas tomas
      • Pocos artículos de aprendizaje publicados en las principales conferencias.

  • Subtemas

    • [Lista] Algunos artículos sobre segmentación semántica
      • Artículos relacionados con la segmentación semántica de pocos disparos.
    • [Lista] Impresionante generación de imágenes en pocas tomas
      • Artículos, conjuntos de datos y enlaces relevantes relacionados con la generación de imágenes de pocas tomas.

  • Práctica

    • [Colección de códigos] Aprendizaje en pocas oportunidades [ ️ Inactivo]
      • Código limpio, legible y probado para reproducir investigaciones de aprendizaje de pocas oportunidades.

Aprendizaje adversario

Ver también: Modelo de aprendizaje automático -> Modelo generativo y red adversaria generativa (GAN)

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje automático adversario [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje automático adversarios.
    • [Lista] Impresionantes ejemplos contradictorios para el aprendizaje profundo [ ️ Inactivo]
      • Una lista de recursos sorprendentes para ejemplos contradictorios en aprendizaje profundo.

  • Subtemas

    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre defensa y ataque adversario textual (TAAD)
    • [Lista] Graficar literatura de aprendizaje contradictorio
      • Una lista seleccionada de artículos de defensa y ataques adversarios sobre datos estructurados en gráficos.

  • Práctica

    • [Biblioteca] caja de herramientas de robustez adversarial
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART): biblioteca Python para seguridad del aprendizaje automático.
    • [Biblioteca] AdversarialDNN-Playground
      • Herramienta de visualización basada en web para aprendizaje automático adversario/LiveDemo.

Aprendizaje sólido

  • General

    • [Lista] Código limpio, legible y probado para reproducir investigaciones de aprendizaje de pocas tomas. Aprendizaje impresionante con Label Noise
      • Una lista seleccionada de recursos para aprender con etiquetas ruidosas
    • [Lista] Documentos de ML Robusto (Defensa)
      • Artículos relacionados para un aprendizaje automático sólido (nos centramos principalmente en las defensas).

  • Práctica

    • [Biblioteca] caja de herramientas de robustez adversarial
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART): biblioteca Python para seguridad del aprendizaje automático.
    • [Biblioteca] robustez-gimnasio
      • Robustness Gym es un conjunto de herramientas de evaluación para el aprendizaje automático.
    • [Biblioteca] robustdg
      • Conjunto de herramientas para crear modelos de aprendizaje automático que se generalicen a dominios invisibles y sean resistentes a la privacidad y otros ataques.

Aprendizaje activo

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje activo
      • Se categorizaron trabajos anteriores de aprendizaje activo.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje activo*
      • Una lista seleccionada de increíbles aprendizajes activos.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje activo**
      • Una lista de recursos relacionados con el aprendizaje activo en el aprendizaje automático.

  • Práctica

    • [Biblioteca] modAL
      • Un marco modular de aprendizaje activo para Python.
    • [Biblioteca] libact
      • libact: Aprendizaje activo basado en grupos en Python
    • [Biblioteca] pytorch_active_learning
      • Biblioteca PyTorch para aprendizaje activo que acompañará al libro Human-in-the-Loop Machine Learning.
    • [Colección de códigos] aprendizaje activo profundo
      • Implementaciones en Python de varios algoritmos de aprendizaje activo.
    • [Colección de códigos] Área de juegos de aprendizaje activo [ ️ Inactivo]
      • Un módulo de Python para experimentar con diferentes algoritmos de aprendizaje activo.

Aprendizaje permanente/incremental/continuo

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje incremental / aprendizaje permanente
      • Artículos sobre aprendizaje incremental / aprendizaje permanente.
    • [Lista] Literatura de aprendizaje continuo
      • Artículos en aprendizaje continuo.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje continuo/a lo largo de toda la vida
      • Artículos, blogs, conjuntos de datos y software.
    • [Lista] Documentos de aprendizaje continuo
      • Lista de artículos de aprendizaje continuo, seleccionada por ContinualAI.
    • [Lista] Lista de artículos sobre aprendizaje permanente [ ️ Inactivo]
      • Artículos sobre Aprendizaje Permanente / Aprendizaje Continuo.

  • Práctica

    • [Colección de códigos] aprendizaje continuo
      • Implementación en PyTorch de varios métodos para el aprendizaje continuo.
    • [Colección de códigos] incremental_learning.pytorch
      • Una colección de implementaciones de documentos de aprendizaje incremental.
    • [Colección de códigos] Punto de referencia de aprendizaje continuo [ ️ Inactivo]
      • Evalúe tres tipos de transferencia de tareas con algoritmos populares de aprendizaje continuo.

Aprendizaje conjunto

Ver también: Modelo de aprendizaje automático -> Modelo basado en árbol y conjunto

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje en conjunto [ ️ Inactivo]
      • Libros, artículos, cursos, tutoriales, bibliotecas, conjuntos de datos.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionantes artículos de investigación sobre aumento de gradiente
      • Una lista seleccionada de artículos sobre gradiente y refuerzo adaptativo con implementaciones.
    • [Lista] Impresionante bosque aleatorio [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de recursos sobre métodos basados ​​en árboles y más, que incluyen, entre otros, bosques aleatorios, embolsado e impulso.

  • Práctica

    • [Biblioteca] xgboost
      • Biblioteca de aumento de gradiente escalable, portátil y distribuida (GBDT, GBRT o GBM).
    • [Biblioteca] LightGBM
      • Un marco de aumento de gradiente (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART) rápido, distribuido y de alto rendimiento.
    • [Biblioteca] catboost
      • Una biblioteca de aumento de gradiente en árboles de decisión rápida, escalable y de alto rendimiento.
    • Combinación [Biblioteca]
      • Una caja de herramientas de Python para la combinación de modelos de aprendizaje automático.
    • [Biblioteca] conjunto desequilibrado (inglés y chino)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Aprendizaje conjunto de cola larga/desequilibrado de clases en Python
    • [Biblioteca] mlens [ ️ Inactivo]
      • Una biblioteca de Python para el aprendizaje en conjunto de alto rendimiento.

Aprendizaje automático automatizado (AutoML)

  • General

    • [Lista] Impresionantes artículos de AutoML
      • Documentos, artículos, tutoriales, diapositivas y proyectos de aprendizaje automático automatizados.
    • [Lista] Impresionante AutoDL
      • Una lista seleccionada de recursos automatizados relacionados con el aprendizaje profundo.
    • [Lista] Impresionante AutoML
      • Seleccionar una lista de investigaciones, herramientas, proyectos y otros recursos relacionados con AutoML.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionantes artículos de búsqueda sobre arquitectura neuronal
      • Artículos de búsqueda de arquitectura neuronal
    • [Lista] Búsqueda de arquitectura impresionante [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de búsqueda de arquitectura y optimización de hiperparámetros.
    • [Lista] Impresionantes modelos ligeros y de AutoML [ ️ Inactivo]

  • Práctica

    • [Biblioteca] NNI (Inteligencia de redes neuronales)
      • Un conjunto de herramientas de AutoML de código abierto para automatizar el ciclo de vida del aprendizaje automático, que incluye ingeniería de funciones, búsqueda de arquitectura neuronal, compresión de modelos y ajuste de hiperparámetros.
    • [Biblioteca] tpot
      • Una herramienta de aprendizaje automático automatizado de Python que optimiza los procesos de aprendizaje automático mediante programación genética.
    • [Biblioteca] ludwig
      • Marco de aprendizaje profundo declarativo centrado en datos.
    • [Biblioteca] autokeras
      • Biblioteca AutoML para aprendizaje profundo.
    • [Biblioteca] automl
      • (Google Brain AutoML) lista de bibliotecas y modelos relacionados con AutoML.
    • [Biblioteca] autogluón
      • AutoGluon: AutoML para texto, imágenes y datos tabulares
    • [Biblioteca] adanet
      • AutoML rápido y flexible con garantías de aprendizaje.
    • [Biblioteca] FLAML
      • Una biblioteca rápida para AutoML y tuning.

Aprendizaje federado

  • General

    • [Lista] Impresionante aprendizaje federado
      • Una lista seleccionada de publicaciones de aprendizaje federadas, reorganizadas a partir de Arxiv (en su mayoría).
    • [Lista] Impresionante aprendizaje federado*
      • Una lista de recursos relacionados con el aprendizaje federado y la privacidad en el aprendizaje automático.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje federado
      • Una lista seleccionada de investigaciones sobre aprendizaje federado.
    • [Lista] 联邦学习 Aprendizaje federado
      • Todo sobre el aprendizaje federado.
    • [Lista] Aprendizaje federado
      • Documentos de aprendizaje federados (agrupados por tema).

  • Subtemas

    • [Lista] Increíble computación federada
      • Una colección de artículos de investigación, códigos, tutoriales y blogs sobre ML realizados de forma federada (distribuida; descentralizada).
    • [Lista] Impresionante aprendizaje federado en documentos Graph y GNN
      • Aprendizaje federado en gráficos, especialmente en GNN, gráficos de conocimiento y GNN privados.

  • Práctica

    • [Biblioteca] DESTINO
      • Un marco de aprendizaje federado de grado industrial.
    • [Biblioteca] federada
      • Un marco para implementar el aprendizaje federado (TensorFlow).
    • [Código] Aprendizaje federado-PyTorch
      • Implementación del documento de aprendizaje federado básico.
    • [Biblioteca] Flor
      • Un enfoque unificado para el aprendizaje, el análisis y la evaluación federados. Federe cualquier carga de trabajo, cualquier marco de aprendizaje automático y cualquier lenguaje de programación.

Detección de anomalías

  • General

    • [Lista] Recursos de aprendizaje sobre detección de anomalías
      • Libros, artículos académicos, cursos y vídeos en línea, conjuntos de datos atípicos, bibliotecas comerciales y de código abierto, conjuntos de herramientas, conferencias y revistas clave.
    • [Lista] Impresionante detección de anomalías
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de detección de anomalías.
    • [Lista] Impresionante detección de anomalías* [ ️ Inactivo]
      • Una lista de artículos sobre detección de anomalías.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante detección de anomalías en series temporales
      • Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series temporales.
    • [Lista] Impresionantes artículos de investigación sobre detección de fraude
      • Una lista seleccionada de documentos de detección de fraude.
    • [Lista] Impresionante detección de anomalías de vídeo
      • Artículos para la detección de anomalías de vídeo, colecciones de códigos publicados.
    • [Lista] Impresionante análisis de registros
      • Publicaciones e investigadores sobre análisis de registros, detección de anomalías, localización de fallas y AIOps.

  • Práctica

    • [Biblioteca] pyod
      • Una caja de herramientas de Python para la detección escalable de valores atípicos (detección de anomalías).
    • [Código] RNN-Serie-temporal-Detección-de-anomalías
      • Modelo de detector de anomalías de series temporales basado en RNN implementado en Pytorch.
    • [Biblioteca (R)] Detección de anomalías [ ️ Inactivo]
      • Detección de anomalías con R.
    • [Biblioteca] luminol [ ️ Inactivo]
      • Biblioteca de detección y correlación de anomalías.

Agrupación

  • General

    • [Lista] Agrupación profunda
      • Deep Clustering: métodos e implementos

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionantes artículos de investigación sobre detección de comunidades
      • Una colección de artículos de detección comunitaria.
    • [Lista] Impresionante agrupación en múltiples vistas
      • Colecciones para métodos de agrupación de vistas múltiples novedosos y de última generación (SOTA) (artículos, códigos y conjuntos de datos).
    • [Lista] Impresionante agrupación de gráficos profundos
      • Una colección de métodos novedosos y novedosos de agrupación de gráficos profundos (documentos, códigos y conjuntos de datos) de última generación (SOTA).

  • Práctica

    • [Biblioteca] faiss
      • Una biblioteca para la búsqueda eficiente de similitudes y la agrupación de vectores densos.
    • [Biblioteca] hdbscan
      • Una implementación de alto rendimiento de la agrupación en clústeres HDBSCAN.
    • [Colección de códigos] clasificación-y-agrupación-de-series-temporales [ ️ Inactivo]
      • Clasificación de series temporales y código de agrupamiento escrito en Python.

Reducción de dimensionalidad (selección/extracción de características)

  • General

    • [Lista] Ingeniería de funciones impresionantes [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de recursos dedicados a técnicas de ingeniería de funciones para el aprendizaje automático.

  • Práctica

    • [Biblioteca] herramientas de funciones
      • Una biblioteca de Python de código abierto para ingeniería de funciones automatizada.
    • [Biblioteca] selector de funciones [ ️ Inactivo]
      • Selector de funciones: selección de funciones simple en Python.
    • [Biblioteca] scikit-feature [ ️ Inactivo]
      • Repositorio de selección de funciones de código abierto en Python.
    • [Tutorial] DimensionalityReduction_alo_codes (chino) [ ️ Inactivo]
      • xx特征提取/数据降维:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的python实现xxx.
    • [Tutorial] ingeniería-de-características-y-selección-de-características [ ️ Inactivo]
      • Una guía para la ingeniería y selección de funciones, con implementaciones y ejemplos en Python.
    • [Tutorial] Selección-de-funciones-para-aprendizaje-automático [ ️ Inactivo]
      • Métodos con ejemplos para la selección de funciones durante el preprocesamiento en Machine Learning.

Tarea y aplicación de aprendizaje automático

Visión por computadora (CV)

  • General

    • [Lista] Impresionante visión por computadora
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de visión por computadora.
    • [Lista] Impresionante transformador visual
      • Reúna algunos documentos de Transformer con visión por computadora (CV).
    • [Lista] Impresionante visión profunda [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de recursos de aprendizaje profundo para visión por computadora.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante aprendizaje de representación visual con Transformers
      • Awesome Transformers (autoatención) en visión por computadora.
    • [Lista] Impresionante reconocimiento facial
      • Detección, segmentación, alineación y seguimiento de rostros, y más.
    • [Lista] Impresionantes campos de radiación neuronal
      • Una lista seleccionada de impresionantes artículos sobre campos de radiación neuronal.
    • [Lista] Impresionante representación neuronal
      • Una colección de recursos sobre renderizado neuronal.
    • [Lista] Impresionante tecnología de pintura interna
      • Una lista seleccionada de artículos y recursos sobre pintura.
    • [Lista] Impresionante traducción de imagen a imagen
      • Una colección de recursos sobre traducción de imagen a imagen.
    • [Lista] Aprendizaje profundo para el seguimiento y la detección
      • Colección de artículos, conjuntos de datos, códigos y otros recursos para la detección y seguimiento de objetos mediante aprendizaje profundo.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje profundo para análisis de vídeo
      • Análisis de vídeo, especialmente aprendizaje multimodal para la investigación en análisis de vídeo.
    • [Lista] Desenfoque de imágenes y videos
      • Una lista seleccionada de recursos para desenfocar imágenes y videos.
    • [Lista] Algunos artículos sobre segmentación semántica
      • Artículos relacionados con la segmentación semántica de pocos disparos.
    • [Lista] Impresionante generación de imágenes en pocas tomas
      • Artículos, conjuntos de datos y enlaces relevantes relacionados con la generación de imágenes de pocas tomas.
    • [Lista] Impresionante detección de anomalías de vídeo
      • Artículos para la detección de anomalías de vídeo, colecciones de códigos publicados.
    • [Lista] Aprendizaje automático 3D
      • Aprenda de las representaciones 3D.
    • [Lista] impresionante-visión-3D (chino)
      • 3D 视觉算法、SLAM、vSLAM、计算机视觉
    • [Lista] Reconstrucción-3D-con-métodos-de-aprendizaje-profundo
      • El foco de esta lista está en proyectos de código abierto alojados en Github.
    • [Lista] Impresionante_aprendizaje_de_geometría_profunda
      • Una lista de recursos sobre soluciones de aprendizaje profundo en el procesamiento de formas 3D.
    • [Lista] Clasificación de imágenes impresionante [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de artículos y códigos de clasificación de imágenes de aprendizaje profundo desde 2014.
    • [Lista] Impresionante detección de objetos [ ️ Inactivo]
    • [Lista] Cara impresionante [ ️ Inactivo]
      • Algoritmo, conjuntos de datos y artículos relacionados con la cara.
    • [Lista] Impresionante estimación de la pose humana [ ️ Inactivo]
      • Una colección de recursos sobre problemas relacionados con la pose humana.
    • [Lista] Impresionante generación de videos [ ️ Inactivo]
      • Una lista seleccionada de trabajos increíbles (actualmente 257 artículos) sobre generación de videos y aprendizaje de representación de videos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

  • General

    • [Lista] Impresionante PNL
      • Una lista seleccionada de recursos dedicados al procesamiento del lenguaje natural.
    • [Lista] Seguimiento del progreso en el procesamiento del lenguaje natural
      • Repositorio para realizar un seguimiento del progreso en el procesamiento del lenguaje natural (PNL), incluidos los conjuntos de datos y el estado actual del arte para las tareas de PNL más comunes.
    • [Lista] Impresionante BERT y transferencia de aprendizaje en PNL
      • Transformers (BERT), mecanismo de atención, arquitecturas/redes Transformer y transferencia de aprendizaje en PNL.
    • [Lista] funNLP: El arsenal de armas de PNL más poderoso (chino)
      • PNL民工的乐园: 几乎最全的中文NLP资源库
    • [Lista, tutorial] ML-NLP (chino)
      • 此项目是机器学习、PNL面试中常考到的知识点和代码实现,也是作为一个算法工程师必会的理论基础知识
    • [Lista] Impresionante PNL china (chino) [ ️ Inactivo]
      • 中文自然语言处理相关资料
    • [Lista] Impresionante BERT [ ️ Inactivo]
      • Este repositorio es para recopilar recursos relacionados con BERT.

  • Subtemas

    • [Lista] Lista de lectura de traducción automática
      • Una lista de lecturas de traducción automática mantenida por Tsinghua Natural Language Processing Group.
    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre modelos de lenguaje previamente entrenados (PLM)
      • Enumere algunos trabajos representativos sobre PLM y muestre su relación con un diagrama.
    • [Lista] Documentos de aviso
      • Artículos de lectura obligada sobre el ajuste basado en indicaciones para modelos de lenguaje previamente entrenados.
    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre NRE
      • NRE: Extracción de Relación Neuronal.
    • [Lista] Impresionante respuesta a preguntas
      • Una lista seleccionada del tema de respuesta a preguntas (QA).
    • [Lista] Ataque y defensa adversario textual (TAAD)
      • Artículos de lectura obligada sobre defensa y ataque adversario textual.
    • [Lista] Comprensión de lectura automática.
      • Artículos de lectura obligada sobre comprensión de lectura automática.
    • [Lista] Inteligencia Jurídica (PNL)
      • Artículos de lectura obligada sobre inteligencia jurídica.
    • [Lista] Impresionantes artículos sobre equidad de PNL
      • Artículos sobre equidad en PNL.
    • [Lista] Impresionante PNL financiera
      • Investigaciones para el procesamiento del lenguaje natural en el ámbito financiero.
    • [Lista] Literatura Graph4NLP
      • Una lista de literatura sobre aprendizaje profundo en gráficos para PNL.
    • [Lista] Impresionante PNL médica china (chino)
      • 中文医学NLP公开资源整理
    • [Lista] NLP4Rec-Papeles
      • Colección de artículos de PNL para el sistema de recomendación.
    • [Lista] DataAug4NLP
      • Colección de artículos y recursos para el aumento de datos para PNL.
    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre KRL/KE. [ ️ Inactivo]
      • KRL: aprendizaje de representación del conocimiento. KE: incorporación de conocimientos.

  • Práctica

    • [Tutorial] Tutorial de PNL
      • nlp-tutorial es un tutorial para quienes estudian PNL usando Pytorch.
    • [Conjuntos de datos] Conjuntos de datos de PNL
      • Lista alfabética de conjuntos de datos de dominio público/libre con datos de texto para su uso en PNL.

Aprendizaje multimodal y transmodal

  • Multimodal

    • [Lista] Impresionante ML multimodal
      • Lista de lectura para temas de aprendizaje automático multimodal.
    • [Lista] Impresionante investigación multimodal
      • Artículos de investigación sobre aprendizaje automático multimodal.

  • multimodal

    • [Lista] Tutorial de recuperación multimodal
      • Artículos de recuperación y coincidencia intermodal.
    • [Lista] Impresionante recuperación de texto y vídeo mediante aprendizaje profundo
      • Una lista seleccionada de recursos de aprendizaje profundo para la recuperación de textos en vídeo.
    • [Lista] Impresionante comprensión del documento
      • Una lista seleccionada de recursos para el tema de comprensión de documentos (DU) relacionado con el procesamiento inteligente de documentos (IDP).
    • [Lista] Recuperación-de-momento-de-vídeo-multimodal-impresionante (chino)

Aprendizaje de gráficos

Ver también: Modelo de aprendizaje automático -> Red neuronal gráfica (GNN, GCN, GAT, etc.)

  • General

    • [Lista] Literatura sobre aprendizaje profundo basada en gráficos
      • Publicaciones de congresos sobre aprendizaje profundo basado en gráficos.
    • [Lista] Literatura sobre aprendizaje profundo para gráficos
      • Esta es una lista de artículos sobre aprendizaje profundo para gráficos.
    • [Lista] GNNPapers
      • Artículos de lectura obligada sobre GNN.

  • Puntos de referencia

    • [Punto de referencia] Modelos de aprendizaje profundo basados ​​en gráficos para la predicción del tráfico urbano
      • DL-Traff: Encuesta y evaluación comparativa de modelos de aprendizaje profundo para la predicción del tráfico urbano

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante clasificación de gráficos
      • Una colección de métodos de clasificación de gráficos, que cubren incrustación, aprendizaje profundo, kernel de gráficos y artículos de factorización con implementaciones de referencia.
    • [Lista] Impresionante razonamiento gráfico explicable
      • Una colección de artículos de investigación y software relacionados con la explicabilidad en el aprendizaje automático de gráficos.
    • [Lista] Aprendizaje autosupervisado de Awesome Graph
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje de representación de gráficos autosupervisados.
    • [Lista] Graficar literatura de aprendizaje contradictorio
      • Una lista seleccionada de artículos de defensa y ataques adversarios sobre datos estructurados en gráficos.
    • [Lista] Aprendizaje profundo para gráficos en química y biología
      • Una lista de artículos sobre aprendizaje profundo sobre gráficos en química y biología.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje federado en documentos Graph y GNN
      • Aprendizaje federado en gráficos, especialmente en GNN, gráficos de conocimiento y GNN privados.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de representación de gráficos profundos
      • Una lista seleccionada de increíbles recursos de aprendizaje sobre representación gráfica profunda.
    • [Lista] Literatura Graph4NLP
      • Una lista de literatura sobre aprendizaje profundo en gráficos para PNL.
    • [Lista] GNN4Traffic
      • Este es el repositorio de la colección de Graph Neural Network para pronóstico de tráfico.
    • [Lista] Sistemas de recomendación basados ​​en GNN
      • Un índice de algoritmos de recomendación que se basan en Graph Neural Networks.
    • [Lista] Impresionante-Recomendación-GNN
      • GNN en Recomendación.
    • [Lista] Impresionantes GNN en gráficos a gran escala
      • Conjuntos de datos/redes de gráficos a gran escala.
    • [Lista] Impresionante aprendizaje de gráficos justos
      • Listas de artículos para el aprendizaje justo de gráficos (FairGL).
    • [Lista] Artículos de lectura obligada sobre NRL/NE. [ ️ Inactivo]
      • NRL: aprendizaje de representación de redes. NE: integración de red.
    • [Lista] Aprendizaje de representación en gráficos heterogéneos [ ️ Inactivo]
      • Incrustación de gráficos heterogéneos, GNN heterogéneos y aplicaciones.

  • Práctica

    • [Lista] gráfico impresionante
      • Una lista seleccionada de recursos para bases de datos de gráficos y herramientas de computación de gráficos.

Gráfico de conocimiento

  • General

    • [Lista] Gráficos de conocimiento
      • Una colección de artículos cuadriculados de conocimientos, códigos y notas de lectura.
    • [Tutorial] Impresionante gráfico de conocimiento (chino)
      • 整理知识图谱相关学习资料，提供系统化的知识图谱学习路径
    • [Lista] Impresionante gráfico de conocimiento
      • Materiales de aprendizaje, bases de datos, herramientas y otros recursos relacionados con Knowledge Graph.
    • [Lista] Aprendizaje de gráficos de conocimiento
      • Una lista seleccionada de increíbles tutoriales, proyectos y comunidades de gráficos de conocimiento.

  • Subtemas

    • [Lista] Documentos de razonamiento sobre gráficos de conocimiento
      • Documentos de razonamiento de gráficos de conocimiento.
    • [Lista] Gráfico de conocimiento de PNL (chino)
      • 自然语言处理、知识图谱、对话系统

  • Práctica

    • [Lista] gráfico impresionante
      • Una lista seleccionada de recursos para bases de datos de gráficos y herramientas de computación de gráficos.

Series temporales/aprendizaje continuo

  • General

    • [Lista] series-temporales-increíbles
      • La lista de artículos, códigos y otros recursos de última generación se centra en la previsión de series temporales.
    • [Lista] Impresionantes series temporales
      • Una encuesta completa sobre los dominios de series temporales。
    • [Lista] Impresionantes artículos de series temporales (inglés y chino) [ ️ Inactivo]
      • Lista de artículos impresionantes de varios campos de investigación en análisis de series de tiempo.

  • Subtemas

    • [Lista] Impresionante detección de anomalías en series temporales
      • Lista de herramientas y conjuntos de datos para la detección de anomalías en datos de series temporales.
    • [Lista] Pronóstico de series temporales de aprendizaje profundo
      • Recursos, código y experimentos que utilizan el aprendizaje profundo para el pronóstico de series temporales.
    • [Lista] Impresionante pronóstico de series temporales basado en aprendizaje profundo
      • Impresionante pronóstico de series temporales basado en aprendizaje profundo.
    • [Lista] Impresionante análisis de series temporales y minería de datos
      • Una lista recopilatoria de recursos de aprendizaje, herramientas y conjuntos de datos para el análisis de series temporales o la extracción de datos de series temporales.

  • Práctica

    • [Lista, práctica] awesome_time_series_in_python
      • Bibliotecas, conjuntos de datos y marcos de Python para el procesamiento de series temporales.
    • [Conjuntos de datos] Impresionante base de datos de series temporales
      • Una lista seleccionada de bases de datos de series temporales.
    • [Biblioteca] FOST
      • Una herramienta de fácil uso para el pronóstico temporal, espacial temporal y jerárquico.

Sistemas de recomendación

  • General

    • [Lista] Awesome-Rspapers
      • Documentos del sistema de recomendación en conferencias principales.
    • [Lista] Awesome-Recsys [ ️ Inactivo]
      • Una lista curada de un increíble sistema de recomendación (investigación).
    • [Lista] Awesome-Recommender-Systems (chino) [ ️ Inactivo]
      • Una lista curada de recursos increíbles sobre los sistemas de recomendación.

  • Subtópicos

    • [Lista] Impresionantes documentos de aprendizaje profundo para búsqueda industrial, recomendación y publicidad
      • Concéntrese en la incrustación, la coincidencia, la clasificación (predicción CTR, la predicción de CVR), la clasificación posterior, la transferencia y el aprendizaje de refuerzo.
    • [Lista] Sistemas de recomendación basados ​​en GNN
      • Un índice de algoritmos de recomendación que se basan en redes neuronales gráficas.
    • [Lista] NLP4Rec-Papers
      • Colección en papel de PNL para el sistema de recomendación.
    • [Lista] Awesome-Gnn-RECommendation
      • GNN en recomendación.

Recuperación de información

  • [Lista] Recuperación de información impresionante
    • Lista curada de recursos de recuperación de información y búsqueda web de toda la web.

Juegos y búsqueda

  • [Lista] Documentos de búsqueda de árboles de Monte Carlo impresionantes
    • Una lista curada de documentos de búsqueda de árboles de Monte Carlo con implementaciones.

Modelo de aprendizaje automático

Modelo de petróleo y base

En PNL (Bert, Roberta, GPT, etc.)

  • Modelos de cimentación

    • [Lista] Documentos de lectura imprescindible en modelos de idiomas previamente capacitados (PLMS)
      • Enumere algún trabajo representativo en PLMS y muestre su relación con un diagrama.
    • [Lista] Documentos relacionados con Bert
      • Esta es una lista de documentos relacionados con Bert.
    • [Lista] Awesome Bert & Transfer Learning en NLP
      • Transformers (BERT), Mecanismo de atención, arquitecturas/redes de transformadores y el aprendizaje de transferencia en PNL.
    • [Lista] PTMS: modelos previos al entrenamiento en PNL (chino)
      • PNL 预训练模型的全面总结
    • [Lista, Modelo] Awesome Pretraned Chinese Models (chino)
      • 高质量中文预训练模型集合
    • [Lista] Modelos de visión y lenguaje previos al estado
      • Avances recientes en modelos previos a la visión y lenguaje (VL-PTMS).
    • [Lista] Awesome Bert [ ️ Inactivo]
      • Este repositorio es recopilar recursos relacionados con Bert.

  • Modelos previos a la aparición (no base)

    • [Lista, modelo] Incorporación de oración impresionante
      • Una lista curada de frases previos a los modelos de incrustación de palabras.
en CV (transformadores visuales, etc.)

  • Modelos de cimentación

    • [Lista] impresionante transformador visual
      • Recoge un transformador con documentos de visión por computadora (CV).
    • [Lista] Modelos de visión y lenguaje previos al estado
      • Avances recientes en modelos previos a la visión y lenguaje (VL-PTMS).
    • [Lista] Transformador en visión
      • CV reciente basado en transformadores y trabajos relacionados.
    • [Lista] Aprendizaje de representación visual impresionante con transformadores
      • Impresionantes transformadores (autoatención) en la visión por computadora.
    • [Lista] Transformer-in-Computer-Vision
      • Una lista de documentos de algunas obras CV recientes basadas en transformadores.

  • Modelos previos a la aparición (no base)

    • [Lista, práctica] Modelos de imagen de Pytorch
      • Una colección de modelos de imagen, capas, utilidades, optimizadores, programadores, cargadores de datos / aumentos, y scripts de entrenamiento / validación de referencia que tienen como objetivo reunir una amplia variedad de modelos SOTA con la capacidad de reproducir resultados de entrenamiento de Imagenet.
    • [Lista, modelo] Modelo pretratado con CV
      • Modelos de visión de visión por computadora (no documentos).
    • [Lista, modelo] Pretraned-Models.pytorch [ ️ Inactivo]
      • Modelos de visión previos al apartado para Pytorch.
    • [Biblioteca] segmation_models [ ️ Inactivo]
      • Biblioteca de Python con redes neuronales para la segmentación de imágenes basada en Keras y TensorFlow.
En otros temas
  • [Lista] Impresionados modelos por información sobre información
    • Documentos impresionantes relacionados con modelos previamente capacitados para la recuperación de la información (también conocido como, preventivo para IR).

Red neuronal convolucional (CNN)

Nota: Este es un gran tema y casi todas las listas existentes están desactualizadas. Consulte la visión de la computadora (CV) en tareas y aplicaciones de aprendizaje automático para obtener información más reciente.

  • [Benchmark] Convnet-Benchmars [ ️ Inactivo]
    • Benchmarking fácil de implementaciones públicas de código abierto de convnets.
  • [Benchmark] Benchmarks CNN [ ️ Inactivo]
    • Los puntos de referencia para modelos de redes neuronales convolucionales populares en CPU y diferentes GPU, con y sin CUDNN.

Red neuronal recurrente (RNN, LSTM, Gru, etc.)

Nota: Este es un gran tema y casi todas las listas existentes están desactualizadas. Consulte la serie de tiempo/aprendizaje de transmisión en tareas y aplicaciones de aprendizaje automático para obtener información más reciente.

  • [Lista] Awesome Red Networks recurrente [ ️ Inactivo]
    • Una lista curada de recursos dedicados a redes neuronales recurrentes (estrechamente relacionadas con el aprendizaje profundo).

Red neural gráfica (GNN, GCN, GAT, etc.)

Ver también: Tarea y aplicación de aprendizaje automático -> Aprendizaje de gráficos

  • General

    • [Lista] gnnpapers
      • Documentos de lectura imprescindible en la red neuronal gráfica.
    • [Lista] Redes neuronales basadas en gráficos
      • Materiales importantes sobre redes neuronales basadas en gráficos y redes relacionales.
    • [Lista] Awesome GCN
      • Este repositorio es recopilar recursos relacionados con GCN, GAT (atención gráfica).
    • [Lista] Progreso de la red neuronal gráfica (GNN)
      • Documentos de lectura imprescindible y pista continua en el progreso de la red neuronal gráfica (GNN)
    • [Lista] GNN_review (chino)
      • GNN 综述阅读报告

  • Subtópicos

    • [Lista] Awesome-Self-Supered-gnn
      • Documentos sobre el aprendizaje auto-supervisado en redes neuronales gráficas (GNN).
    • [Lista] gnn4traffic
      • Este es el repositorio de la colección de la red neuronal gráfica para el pronóstico de tráfico.
    • [Lista] Sistemas de recomendación basados ​​en GNN
      • Un índice de algoritmos de recomendación que se basan en redes neuronales gráficas.
    • [Lista] GNN impresionantes en gráficos a gran escala
      • Conjuntos de datos/redes de gráficos a gran escala.

  • Práctica

    • [Tutorial] Algoritmos GNN (chino) [ ️ Inactivo]
      • 图神经网络相关算法详述及实现教程

Modelo generativo y red adversaria generativa (GaN)

Ver también: Paradigma de aprendizaje automático -> Aprendizaje adversario

  • General

    • [Lista] REALMENTE ARGANA
      • Una lista de documentos y otros recursos en redes adversas generativas (neuronales).
    • [Lista] Documentos de modelado generativo impresionantes
      • Documentos sobre modelado generativo.
    • [Lista] El zoológico Gan [ ️ Inactivo]
      • Una lista de todos los Gans llamados.
    • [Lista] AdversarialNetsPapers [ ️ Inactivo]
      • Documentos impresionantes sobre redes adversas generativas. La mayoría de los documentos están relacionados con la traducción de imágenes.
    • Aplicaciones de GaN impresionantes [ ️ Inactivo]
      • Lista curada de increíbles aplicaciones y demostraciones de GaN.

  • Subtópicos y aplicaciones

    • [Lista] Impresionante
      • Una lista curada de increíbles recursos de GaN en imágenes médicas.
    • [Lista] Awesome gan-inversión
      • Este repositorio es una colección de recursos sobre la inversión de GaN.

  • Práctica

    • [Lista] Gans impresionantes con TensorFlow
      • Implementación de TensorFlow de GANS (redes adversas generativas).
    • [Tutorial] Ganhacks [ ️ Inactivo]
      • ¿Cómo entrenar a un gan? Consejos y trucos para hacer que Gans funcione.
    • [Tutorial] gan [ ️ Inactivo]
      • Recursos e implementaciones de redes adversas generativas.
    • [Tutorial] gan_theorías [ ️ Inactivo]
      • Cómo estabilizar el proceso de capacitación y generar imágenes de alta calidad.

Autoencoder variacional

Ver también: Paradigma de aprendizaje automático -> Aprendizaje de representación

  • [Lista] Awesome-Vaes
    • Impresionante trabajo sobre VAE, desenredo, aprendizaje de representación y modelos generativos.
  • [COLECCIÓN DE CÓDIGOS] Pytorch-Vae
    • Una colección de autoencoders variacionales (VAE) implementados en Pytorch con enfoque en la reproducibilidad.

Modelo basado en árboles y de conjunto

Ver también: Paradigma de aprendizaje automático -> Aprendizaje de conjunto

  • General

    • [Lista] Documentos de investigación de árboles de decisión impresionantes
      • Una lista curada de documentos de investigación de árboles de clasificación y regresión con implementaciones.
    • [Lista] Documentos de investigación de impulso de gradiente impresionante
      • Una lista curada de documentos de impulso de gradiente y adaptativo con implementaciones.
    • [Lista] Impresionante bosque aleatorio [ ️ Inactivo]
      • Una lista curada de recursos con respecto a los métodos basados ​​en árboles y más, incluidos, entre otros, bosques aleatorios, embolsos y impulso.
    • [Lista] Aprendizaje de conjunto impresionante [ ️ Inactivo]
      • Libros, documentos, cursos, tutoriales, bibliotecas, conjuntos de datos.

  • Práctica

    • [Biblioteca] xgboost
      • Biblioteca de impulso de gradiente escalable, portátil y distribuido (GBDT, GBRT o GBM).
    • [Biblioteca] lightgbm
      • Un marco de impulso de gradiente de alto rendimiento rápido, distribuido y de alto rendimiento (GBT, GBDT, GBRT, GBM o MART).
    • [Biblioteca] Catboost
      • Un impulso de gradiente de alto rendimiento rápido, escalable y de alto rendimiento en la biblioteca de árboles de decisión.
    • [Biblioteca] Mlens
      • Una biblioteca de Python para el aprendizaje de un conjunto de alto rendimiento.
    • [Biblioteca] combo
      • Una caja de herramientas de Python para la combinación de modelos de aprendizaje automático,
    • [Biblioteca] Consejo desequilibrado (inglés y chino)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Aprendizaje de conjuntos de cola de clase/de cola larga en Python

Interpretabilidad y justicia y ética del aprendizaje automático

Interpretabilidad en AI

  • General

    • [Lista] Impresionante interpretabilidad del aprendizaje automático
      • Una lista curada de increíbles recursos de interpretabilidad de aprendizaje automático.
    • [Lista] Impresionante AI explicable
      • Este repositorio contiene la investigación fronteriza sobre AI explicable (XAI), que recientemente es un tema candente.
    • [Lista] Interpretabilidad del aprendizaje automático
      • H2O.AI Aprendizaje automático Recursos de interpretabilidad.
    • [Lista] Awesome_deep_learning_interpretabilidad (chino) [ ️ Inactivo]
      • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

  • Subtópicos

    • [Lista] Impresionante Razonamiento de gráfico explicable
      • Una colección de trabajos de investigación y software relacionado con la explicación en el aprendizaje automático gráfico.
    • [Lista] Adversarial Explicable AI
      • Ataques adversos a explicaciones del modelo y enfoques de evaluación.

  • Práctica

    • [Tutorial] Libro interpretable-ML
      • Reserve sobre el aprendizaje automático interpretable.
    • [Tutorial] interpretable_machine_learning_with_python
      • Ejemplos de técnicas para capacitar modelos de ML interpretables, explicar modelos ML y depurar modelos ML para mayor precisión, discriminación y seguridad.

Justicia en IA

  • General

    • [Lista] Famai
      • Esta es una colección de documentos y otros recursos relacionados con la equidad.
    • [Lista] Impresionante justicia en AI [ ️ Inactivo]
      • Una lista curada, pero probablemente sesgada e incompleta, de una increíble justicia en los recursos de IA.

  • Subtópicos

    • [Lista] Documentos de justicia de la PNL impresionante
      • Documentos sobre la equidad en la PNL.

  • Práctica

    • [Tutorial] Fairness_tutorial
      • Tratar sobre el sesgo y la equidad en los sistemas de ciencia de datos: un tutorial práctico práctico.
    • [Biblioteca] ml-fairness-gym [ ️ Inactivo]
      • Un conjunto de componentes para construir simulaciones simples que exploran los posibles impactos a largo plazo de la implementación de sistemas de decisión basados ​​en el aprendizaje automático en entornos sociales.

Ética en IA

  • General

    • [Lista] CriticalMl [ ️ Inactivo]
      • Hacia la IA/ML ética, transparente y justa: una lista de lectura crítica para ingenieros, diseñadores y formuladores de políticas.
    • [Lista] Referencias de ética de aprendizaje automático [ ️ Inactivo]
      • Referencias sobre el aprendizaje automático y la discriminación de la ciencia de datos, el sesgo, la ética.

  • Subtópicos

    • [Lista] Awesome-Privacy **
      • Hacia la IA/ML ética, transparente y justa: una lista de lectura crítica para ingenieros, diseñadores y formuladores de políticas.

Interdisciplinario: Aprendizaje automático + x

Sistema (MLSYS/SYSML)

  • [Lista] Sistema impresionante para el aprendizaje automático
    • Una lista curada de investigación en el sistema de aprendizaje automático.
  • [Tutorial] Patrón de diseño del sistema de aprendizaje automático
    • Patrones de diseño del sistema para capacitación, servicio y operación de sistemas de aprendizaje automático en producción.
  • [Nota] CS-Notas (chino)
    • MLSYS 和 C ++ 自学笔记 ， 以及算法、操作系统 后续学习分布式系统 ， 终身更新。
  • [Nota] Hack-Sysml (chino)
    • Notas sobre el aprendizaje y la práctica de SYSML.
  • [Lista] Sysml-Reading-List [ ️ Inactivo]
    • Una lista de lectura curada de investigación en ciencias de la computación para el trabajo en la intersección del aprendizaje automático y los sistemas.
  • [Tutorial] System de buceo-en-ml (chino) [ ️ Inactivo]
    • Sumérgete en el sistema de aprendizaje automático, comience por reinventar la rueda.
  • [Lista] Aprendizaje automático rápido y escalable: algoritmos y sistemas [ ️ Inactivo]
    • Esta es una colección de documentos sobre progresos recientes en el aprendizaje automático y los sistemas, incluido el aprendizaje automático distribuido, el aprendizaje profundo y etc.

Base de datos (AIDB/ML4DB)

  • [Lista] ML4DB-Paper-List (inglés y chino)
    • [Lista de documentos] AIDB / ML4DB / Autonomous Database / 智能数据库 / Self-Driving Database

Ingeniería de software (mloncode)

  • [Lista] Aprendizaje automático en el código fuente (sitio web)
    • Investigación sobre aprendizaje automático para el código fuente.
  • [Lista] Awesome-Machine-Learning-on-Source-Code [ ️ Inactivo]
    • Enlaces y trabajos de investigación relacionados con el aprendizaje automático aplicado al código fuente (mloncode).

Seguridad cibernética

  • [Lista] Aprendizaje automático impresionante para la seguridad cibernética
    • Una lista curada de herramientas y recursos increíblemente increíbles relacionados con el uso del aprendizaje automático para la seguridad cibernética.
  • [Lista] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Una lista curada de conjuntos de datos de ciberseguridad increíblemente impresionantes.
  • [Lista] Aprendizaje automático para seguridad cibernética [ ️ Inactivo]
    • Una lista curada de herramientas y recursos increíblemente increíbles relacionados con el uso del aprendizaje automático para la seguridad cibernética.
  • [Lista] AI para la seguridad [ ️ Inactivo]
    • Una lista de documentos sobre el aprendizaje automático para IDSE.

Computación cuántica

  • [Lista] Aprendizaje automático impresionante para la seguridad cibernética
    • Una lista de documentos increíbles y recursos geniales en el campo del aprendizaje automático cuántico (algoritmos de aprendizaje automático que se ejecutan en dispositivos cuánticos). No incluye el uso de algoritmos ML clásicos para fines cuánticos.

Atención médica y de salud

  • [Lista] HealthCare_ML
    • Recursos relevantes para aplicar el aprendizaje automático a la atención médica.
  • [Lista, práctica] Awesome China Medical PNL (chino)
    • 中文医学 NLP 公开资源整理
  • [Lista] Impresionante imagen médica [ ️ Inactivo]
    • Esta es una increíble lista de software que utilizo para investigar en imágenes médicas.

Bioinformática

  • [Lista] Bioinformática impresionante
    • Una lista curada de un increíble software bioinformático, recursos y bibliotecas.
  • [Lista] Impresionantes puntos de referencia bioinformáticos
    • Una lista curada de documentos y recursos de evaluación bioinformática.
  • [Tutorial] Bioinformática
    • Camino hacia una educación autodidacta gratuita en bioinformática (principalmente planes de estudio).
  • [COLECCIÓN DE CÓDIGO] Biocódigo
    • Esta es una colección de scripts bioinformáticos que muchos han encontrado módulos útiles y de código que hacen que escribir otros nuevos sea mucho más rápido.

Biología y química

  • [Lista] Deeplearning-Biology
    • Esta es una lista de implementaciones de métodos de aprendizaje profundo para la biología.
  • [Lista] Awesome Python Chemistry
    • Una lista curada de increíbles marcos de Python, bibliotecas, software y recursos relacionados con la química.
  • [Lista] Aprendizaje profundo para gráficos en química y biología
    • Una lista de documentos de aprendizaje profundo sobre gráficos en química y biología.
  • [Lista] Impresionante Deepbio [ ️ Inactivo]
    • Una lista curada de increíbles aplicaciones de aprendizaje profundo en el campo de la biología computacional

Finanzas y comercio

  • [Biblioteca] Qlib
    • QLIB es una plataforma de inversión cuantitativa orientada a AI, cuyo objetivo es realizar el potencial, capacitar la investigación y crear el valor de las tecnologías de IA en la inversión cuantitativa.
  • [Lista, práctica] Financial-Machine-Learning
    • Una lista curada de herramientas y aplicaciones prácticas de aprendizaje automático financiero (FINML).
  • [Lista] Impresionante IA en finanzas
    • Investigación, herramientas y código que las personas usan para vencer al mercado.
  • [Lista] Awesome Financial NLP
    • Investigaciones para el procesamiento del lenguaje natural para el dominio financiero.

Negocio

  • [Lista, práctica] Business-Machine-Learning
    • Una lista curada de ejemplos y bibliotecas de aprendizaje automático de negocios aplicados (BML) y ciencias de datos comerciales (BDS).

Ley

  • [Lista] Documentos de lectura imprescindible sobre inteligencia legal
    • Documentos y conjuntos de datos de inteligencia artificial legal.
  • [Lista, práctica] Análisis de texto legal
    • Recursos, métodos y herramientas dedicadas a análisis de texto legal.

Conjuntos de datos de aprendizaje automático

  • [Conjuntos de datos] conjuntos de datos públicos impresionantes
    • Esta lista de fuentes de datos públicos centrados en el tema en alta calidad.
  • [Conjuntos de datos] conjuntos de datos NLP
    • Lista alfabética de conjuntos de datos de dominio público/público con datos de texto para su uso en NLP.
  • [Conjuntos de datos] herramientas de conjunto de datos impresionantes
    • Una lista curada de impresionantes herramientas de conjunto de datos.
  • [DataSets] Base de datos de series temporales impresionantes
    • Una lista curada de bases de datos de series temporales.
  • [Conjuntos de datos] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Una lista curada de conjuntos de datos de ciberseguridad increíblemente impresionantes.
  • [Conjuntos de datos] conjuntos de datos de robótica impresionantes
    • Colecciones de conjuntos de datos de robótica.

Aprendizaje automático de producción

Bibliotecas de código abierto

  • [Lista, biblioteca] Aprendizaje automático impresionante
    • Una lista curada de increíbles marcos de aprendizaje automático, bibliotecas y software (por lenguaje).
  • [Lista, biblioteca] Aprendizaje de producción impresionante
    • Este repositorio contiene una lista curada de increíbles bibliotecas de código abierto que lo ayudará a implementar, monitorear, ver, escala y asegurar su aprendizaje automático de producción.

Marcos de big data

  • [Lista, práctica] Awesome Big Data
    • Una lista curada de increíbles marcos de big data, recursos y otras increíbles.

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