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Ressources impressionnantes d’apprentissage automatique

Langue : [anglais] [chinois/中文]

Une liste organisée de listes organisées de ressources impressionnantes sur divers sujets d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond.

Avec plus de 380 éléments (décembre 2021), ce référentiel vise à :

  • aider beginners à comprendre les branches et les derniers développements de l'apprentissage automatique ;
  • aider researchers à suivre de nouvelles orientations de recherche en apprentissage automatique ;
  • aider engineers à trouver des didacticiels et des bibliothèques appropriés pour résoudre des problèmes pratiques.

Note:

  • Merci de laisser une ÉTOILE si vous aimez ce projet !
  • Contribuer : si vous trouvez un contenu incorrect/inapproprié/obsolète, veuillez envisager d'ouvrir un numéro ou un PR. Nous apprécierions grandement votre contribution à cette liste !
  • Marque: ️ indique inactive , c'est-à-dire que la liste correspondante a cessé de se mettre à jour (depuis plus de 12 mois), mais peut toujours être une bonne référence pour les débutants.

Quoi de neuf:

  • [01/2023] Ajout de Fair Graph Learning dans Graph Learning, mise à jour de la section Time-series/Stream Learning.
  • [08/2022] Ajout d'un graphique pour l'analyse comparative du trafic dans l'apprentissage graphique.
  • [04/2022] Mise à jour de la section Apprentissage des graphes.
  • [12/2021] Mise à jour de la section Clustering.
  • [12/2021] Mise à jour de la section Traitement du langage naturel (NLP) et équité dans l'IA.
  • [12/2021] La version chinoise est désormais disponible !
  • [12/2021] Ajouter une section Interdisciplinaire - Génie logiciel (MLonCode).
  • [12/2021] Ajouter la section Paradigm - Réduction de dimensionnalité (sélection/extraction de fonctionnalités).
  • Plus
  • [12/2021] Génial Génial Premier engagement de Machine Learning !

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Ensemble déséquilibré [PythonLib]

Apprentissage déséquilibré [Génial]

Ensemble à votre rythme [ICDE]

Méta-échantillonneur [NeurIPS]

Table des matières

  • Table des matières
  • Apprentissage automatique général
  • Paradigme de l'apprentissage automatique
    • Apprentissage semi/auto-supervisé
    • Apprentissage contrasté
    • Apprentissage de la représentation (intégration)
    • Apprentissage métrique
    • Apprentissage par renforcement
    • Apprentissage par transfert
    • Méta-apprentissage
    • Apprentissage multi-tâches
    • Apprentissage déséquilibré/à longue traîne
    • Apprentissage en quelques coups
    • Apprentissage contradictoire
    • Apprentissage robuste
    • Apprentissage actif
    • Apprentissage tout au long de la vie/incrémental/continu
    • Apprentissage d’ensemble
    • Apprentissage automatique automatisé (AutoML)
    • Apprentissage fédéré
    • Détection des anomalies
    • Regroupement
    • Réduction de la dimensionnalité (sélection/extraction de fonctionnalités)
  • Tâche et application d'apprentissage automatique
    • Vision par ordinateur (CV)
    • Traitement du langage naturel (NLP)
    • Apprentissage multimodal et multimodal
    • Apprentissage de graphiques
    • Graphique des connaissances
    • Séries chronologiques/Stream Learning
    • Systèmes de recommandation
    • Récupération d'informations
    • Jeux et recherche
  • Modèle d'apprentissage automatique
    • Modèle pré-entraîné et de base
      • en PNL (BERT, RoBERTa, GPT, etc.)
      • en CV (Transformateurs Visuels, etc.)
      • dans d'autres sujets
    • Réseau neuronal convolutif (CNN)
    • Réseau neuronal récurrent (RNN, LSTM, GRU, etc.)
    • Réseau neuronal graphique (GNN, GCN, GAT, etc.)
    • Modèle génératif et réseau contradictoire génératif (GAN)
    • Encodeur automatique variationnel
    • Modèle arborescent et d'ensemble
  • Interprétabilité, équité et éthique de l'apprentissage automatique
    • Interprétabilité en IA
    • L'équité dans l'IA
    • L'éthique dans l'IA
  • Interdisciplinaire : apprentissage automatique + X
    • Système (MLSys/SysML)
    • Base de données (AIDB/ML4DB)
    • Génie logiciel (MLonCode)
    • Cybersécurité
    • Informatique quantique
    • Médical et soins de santé
    • Bioinformatique
    • Biologie & Chimie
    • Finances et commerce
    • Entreprise
    • Loi
  • Ensembles de données d'apprentissage automatique
  • Apprentissage automatique de production
    • Bibliothèques open source
    • Cadres de Big Data
  • Reconnaissance
  • Contributeurs

Apprentissage automatique général

  • Pratique

    • [Liste, Bibliothèque] Un apprentissage automatique génial
      • Une liste organisée de superbes frameworks, bibliothèques et logiciels d'apprentissage automatique (par langage).
    • [Bibliothèque] scikit-learn
      • scikit-learn : apprentissage automatique en Python.

  • Recherche

    • [Liste] Articles-Littérature-ML-DL-RL-AI
      • Articles et littérature percutants et largement cités sur ML/DL/RL/AI.
    • [Liste] Un apprentissage profond génial [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de superbes livres, cours, vidéos, conférences, tutoriels d'apprentissage en profondeur et bien plus encore.
    • [Liste] Superbes documents d'apprentissage en profondeur [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée des articles sur l'apprentissage profond les plus cités (2012-2016).

Paradigme de l'apprentissage automatique

Apprentissage semi/auto-supervisé

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage semi-supervisé génial
      • Une liste organisée de superbes ressources d’apprentissage semi-supervisé.
    • [Liste] Un apprentissage auto-supervisé génial
      • Une liste organisée de superbes ressources d’apprentissage auto-supervisé.
    • [Liste] Superbes articles auto-supervisés
      • Collecte d'articles sur l'apprentissage auto-supervisé et l'apprentissage par représentation.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Apprentissage auto-supervisé Awesome Graph
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage sur la représentation graphique auto-supervisées.
    • [Liste] Génial GNN auto-supervisé
      • Articles sur l'apprentissage auto-supervisé sur les réseaux de neurones graphiques (GNN).

  • Pratique

    • [Bibliothèque] mmselfsup
      • Boîte à outils et benchmark d'apprentissage auto-supervisé OpenMMLab.
    • [Bibliothèque] unilm
      • Pré-formation auto-supervisée à grande échelle sur les tâches, les langues et les modalités.
    • [Bibliothèque] albert
      • Un BERT Lite pour l'apprentissage auto-supervisé des représentations linguistiques.

Apprentissage contrasté

  • Général

    • [Liste] PyContraste
      • Ce référentiel répertorie les articles récents sur l'apprentissage contrastif et inclut le code pour beaucoup d'entre eux.
    • [Liste] Un apprentissage contrasté génial
      • Une liste complète de superbes documents d'apprentissage contrastés auto-supervisés.
    • [Liste] Documents et codes d'apprentissage contrastés impressionnants
      • Une liste complète de superbes documents et codes d'apprentissage contrastif.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] PyGCL
      • Bibliothèque d'apprentissage graphique contrastif pour PyTorch.

Apprentissage de la représentation (intégration)

  • Général

    • [Liste] modèles-d'intégration-géniaux [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de superbes didacticiels, projets et communautés de modèles d'intégration.
    • [Liste] génial-représentation-apprentissage
      • Liste de lecture de sujets liés à l'apprentissage des représentations.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] intégration de phrases géniales
      • Une liste organisée de modèles d'intégration de phrases et de mots pré-entraînés.
    • [Liste] Représentations neuronales implicites impressionnantes
      • Une liste organisée de ressources sur les représentations neuronales implicites.
    • [Liste] génial-2vec
      • Liste organisée de modèles d'intégration de type 2vec.
    • [Liste] Super-VAE
      • Superbe travail sur la VAE, le démêlage, l'apprentissage des représentations et les modèles génératifs.
    • [Liste] Superbe apprentissage de la représentation visuelle avec des transformateurs
      • Des transformateurs impressionnants (auto-attention) en vision par ordinateur.
    • [Liste] Impressionnant apprentissage profond de la représentation graphique
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage sur la représentation graphique approfondie.
    • [Liste] génial-réseau-intégration [ ️ Inactif]
      • Apprentissage de la représentation réseau, intégration de graphiques, intégration de connaissances.
    • [Liste] Articles incontournables sur NRL/NE. [ ️ Inactif]
      • NRL : apprentissage de la représentation en réseau. NE : intégration réseau.
    • [Liste] documents de représentation démêlés [ ️ Inactif]
      • Articles sur l'apprentissage des représentations démêlées (et occasionnellement "conventionnelles").
    • [Liste] Apprentissage des représentations sur graphe hétérogène [ ️ Inactif]
      • Incorporation de graphiques hétérogènes, GNN hétérogènes et applications.

Apprentissage métrique

  • Pratique
    • [Bibliothèque] pytorch-metric-learning
      • Le moyen le plus simple d'utiliser l'apprentissage métrique approfondi dans votre application.
    • [Bibliothèque] metric-learn
      • metric-learn : apprentissage métrique en Python.
    • [Collection de codes] Lignes de base d'apprentissage en profondeur [ ️ Inactif]
      • Implémentation de PyTorch pour les pipelines d'apprentissage profond métrique.

Apprentissage par renforcement

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage par renforcement génial
      • Une liste organisée de ressources dédiées à l’apprentissage par renforcement.
    • [Liste] Superbes documents DL et RL et autres ressources
      • Une liste d'articles récents concernant l'apprentissage profond et l'apprentissage par renforcement profond.
    • [Liste] Super Deep RL
      • Une liste organisée de superbes ressources d’apprentissage par renforcement profond.
    • [Liste] Apprentissage par renforcement génial (CH/中文) [ ️ Inactif]
      • 强化学习从入门到放弃的资料

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Super RL hors ligne
      • Il s'agit d'une collection d'articles de recherche et de révision pour l'apprentissage par renforcement hors ligne.
    • [Liste] Super RL du monde réel
      • Excellentes ressources pour faire fonctionner l’apprentissage par renforcement dans des situations réelles. Articles, projets et plus encore.
    • [Liste] Super IA de jeu
      • Une liste organisée, mais incomplète, de ressources d'IA de jeu sur l'apprentissage multi-agents.
    • [Liste] Superbes compétitions RL
      • Collection de concours pour l'apprentissage par renforcement.
    • [Liste] Une robotique géniale
      • Ceci est une liste de divers livres, cours et autres ressources pour la robotique
    • [Liste] Awesome RL pour le traitement du langage naturel (NLP) [ ️ Inactif]
      • Liste organisée de ressources d'apprentissage par renforcement pour le traitement du langage naturel.
    • [Liste] Super RL pour la cybersécurité
      • Liste organisée de ressources dédiées à l'apprentissage par renforcement appliqué à la cybersécurité.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] salle de sport
      • Une boîte à outils pour développer et comparer des algorithmes d’apprentissage par renforcement.
    • [Bibliothèque] trfl
      • Apprentissage par renforcement TensorFlow.
    • [Bibliothèque] rlpyt
      • Apprentissage par renforcement dans PyTorch.
    • [Bibliothèque] rlkit
      • Cadre d'apprentissage par renforcement et algorithmes implémentés dans PyTorch.
    • [Bibliothèque] MARO
      • La plate-forme MARO (Multi-Agent Resource Optimization) est une instance de Reinforcement Learning as a Service (RaaS) pour les problèmes d'optimisation des ressources du monde réel.
    • [Bibliothèque] bandits
      • Bibliothèque Python pour les bandits multi-armés.
    • [Bibliothèque] BanditLib
      • Bibliothèque d'algorithmes de bandits contextuels.
    • [Tutoriel] apprentissage-par-renforcement-une-introduction
      • Réplication Python pour le livre de Sutton & Barto Reinforcement Learning: An Introduction (2e édition).
    • [Collection de codes] apprentissage par renforcement [ ️ Inactif]
      • Implémentation d'algorithmes d'apprentissage par renforcement. Python, OpenAI Gym, Tensorflow.
    • [Tutoriel] Apprentissage par renforcement avec Tensorflow (anglais et chinois) [ ️ Inactif]
      • Méthodes d'apprentissage par renforcement et tutoriels.
    • [Collection de codes] apprentissage par renforcement [ ️ Inactif]
      • Exemples d'apprentissage par renforcement minimal et propre.

Apprentissage par transfert

  • Général

    • [Liste] 迁移学习 Transfert d'apprentissage
      • Tout sur l'apprentissage par transfert.
    • [Liste] Un apprentissage par transfert génial
      • Une liste d'articles géniaux et de ressources intéressantes sur l'apprentissage par transfert, l'adaptation de domaine et la traduction de domaine à domaine en général.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Adaptation de domaine impressionnante
      • Ce référentiel est une collection de choses IMPRESSIONNANTES sur l'adaptation de domaine, y compris des articles, du code, etc.
    • [Liste] Généralisation de domaine
      • Documents et ensembles de données de généralisation de domaine.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] Transfert-Apprentissage-Bibliothèque
      • Bibliothèque d'apprentissage de transfert pour l'adaptation de domaine, l'adaptation de tâches et la généralisation de domaine.
    • [Collection de codes] apprentissage par transfert profond
      • Une collection d'implémentations d'algorithmes d'adaptation de domaine profond
    • [Tutoriel] apprentissage pratique par transfert avec Python [ ️ Inactif]
      • L'apprentissage profond simplifié en transférant les acquis à l'aide de l'écosystème d'apprentissage profond Python.

Méta-apprentissage

  • Général

    • [Collection de codes] Torchmeta
      • Une collection d'extensions et de chargeurs de données pour l'apprentissage et le méta-apprentissage en quelques étapes dans PyTorch.
    • [Liste] Articles de méta-apprentissage [ ️ Inactif]
      • Méta-apprentissage/Apprendre à apprendre/Apprentissage One Shot/Apprentissage tout au long de la vie.
    • [Liste] Un méta-apprentissage génial [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée d'articles, de codes, de livres, de blogs, de vidéos, d'ensembles de données et d'autres ressources de Meta Learning.
    • [Liste] génial-méta-apprentissage [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources de méta-apprentissage.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] learn2learn
      • Une bibliothèque PyTorch pour la recherche sur le méta-apprentissage.
    • [Collection de codes] pytorch-méta
      • Une collection d'extensions et de chargeurs de données pour l'apprentissage et le méta-apprentissage en quelques étapes dans PyTorch.
    • [Tutoriel] Méta-apprentissage pratique avec Python [ ️ Inactif]
      • Apprendre à apprendre en utilisant One-Shot Learning, MAML, Reptile, Meta-SGD et plus encore avec Tensorflow.

Apprentissage multi-tâches

  • Général

    • [Liste] Apprentissage multitâche
      • Chercheurs, articles, enquêtes, diapositives, actes et projets open source en apprentissage multitâche.
    • [Liste] Un apprentissage multitâche génial
      • Liste à jour 2021 des articles sur l'apprentissage multitâche (MTL), du point de vue du ML.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Un apprentissage multitâche génial (pour la vision)
      • Une liste d'articles sur l'apprentissage multitâche pour la vision par ordinateur .

  • Pratique

    • [Collection de codes] Apprentissage multi-tâches-PyTorch
      • Implémentez plusieurs modèles d'apprentissage multitâches et stratégies de formation dans PyTorch.

Apprentissage déséquilibré/à longue traîne

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage déséquilibré impressionnant
      • Tout sur l'apprentissage déséquilibré (à longue traîne). Frameworks et bibliothèques (regroupés par langage de programmation), documents de recherche (regroupés par domaine de recherche), ensembles de données déséquilibrés, algorithmes, utilitaires, notebooks Jupyter et discussions.
    • [Liste] Un superbe apprentissage à longue traîne
      • Les articles connexes sont résumés, y compris son application en vision par ordinateur, en particulier la classification d'images, et l'apprentissage multi-étiquettes extrême (XML), en particulier la catégorisation de textes.
    • [Liste] Un superbe apprentissage à longue traîne*
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage profond à longue traîne.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Impressionnante reconnaissance à longue queue
      • Une liste organisée de reconnaissance à longue traîne et de ressources connexes.
    • [Liste] Impressionnante classification déséquilibrée de séries chronologiques [ ️ Inactif]
      • Liste papier de classification de séries chronologiques déséquilibrées avec Deep Learning.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] apprentissage déséquilibré
      • Un package Python pour lutter contre la malédiction des ensembles de données déséquilibrés dans l'apprentissage automatique.
    • [Bibliothèque] déséquilibre-ensemble (anglais et chinois)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Apprentissage d'ensemble déséquilibré/à longue queue en Python

Apprentissage en quelques coups

  • Général

    • [Liste] Awesome Papers Quelques clichés
      • Quelques articles d'apprentissage publiés sur les meilleures conférences.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Quelques articles sur la segmentation sémantique
      • Articles relatifs à la segmentation sémantique en quelques plans.
    • [Liste] Génération d'images impressionnante en quelques prises de vue
      • Articles, ensembles de données et liens pertinents relatifs à la génération d'images en quelques prises de vue.

  • Pratique

    • [Collection de codes] Apprentissage en quelques coups [ ️ Inactif]
      • Code propre, lisible et testé pour reproduire des recherches d'apprentissage en quelques étapes.

Apprentissage contradictoire

Voir également : Modèle d'apprentissage automatique -> Modèle génératif et réseau contradictoire génératif (GAN)

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage automatique contradictoire génial [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage automatique contradictoire.
    • [Liste] Exemples contradictoires impressionnants pour l'apprentissage en profondeur [ ️ Inactif]
      • Une liste de ressources étonnantes pour des exemples contradictoires en apprentissage profond.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Articles à lire absolument sur l'attaque et la défense contradictoires textuelles (TAAD)
    • [Liste] Littérature sur l'apprentissage contradictoire graphique
      • Une liste organisée d'attaques contradictoires et d'articles de défense sur des données structurées en graphiques.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] boîte à outils de robustesse contradictoire
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Bibliothèque Python pour la sécurité de l'apprentissage automatique.
    • [Bibliothèque] AdversarialDNN-Playground
      • Outil de visualisation basé sur le Web pour l'apprentissage automatique contradictoire / LiveDemo.

Apprentissage robuste

  • Général

    • [Liste] Code propre, lisible et testé pour reproduire des recherches d'apprentissage en quelques étapes. Apprentissage génial avec Label Noise
      • Une liste organisée de ressources pour apprendre avec des étiquettes bruyantes
    • [Liste] Articles de Robust ML (Défense)
      • Articles connexes pour un apprentissage automatique robuste (nous nous concentrons principalement sur les défenses).

  • Pratique

    • [Bibliothèque] boîte à outils de robustesse contradictoire
      • Adversarial Robustness Toolbox (ART) - Bibliothèque Python pour la sécurité de l'apprentissage automatique.
    • [Bibliothèque] robustesse-gym
      • Robustness Gym est une boîte à outils d'évaluation pour l'apprentissage automatique.
    • [Bibliothèque] robuste
      • Boîte à outils pour créer des modèles d'apprentissage automatique qui se généralisent à des domaines invisibles et sont robustes face à la confidentialité et à d'autres attaques.

Apprentissage actif

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage actif génial
      • Les travaux antérieurs d’apprentissage actif ont été catégorisés.
    • [Liste] Un apprentissage actif génial*
      • Une liste organisée de superbes apprentissages actifs.
    • [Liste] Un apprentissage actif génial**
      • Une liste de ressources liées à l’apprentissage actif dans l’apprentissage automatique.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] modAL
      • Un cadre d'apprentissage actif modulaire pour Python.
    • [Bibliothèque] libact
      • libact : apprentissage actif basé sur un pool en Python
    • [Bibliothèque] pytorch_active_learning
      • Bibliothèque PyTorch pour l'apprentissage actif pour accompagner le livre Human-in-the-Loop Machine Learning.
    • [Collection de codes] apprentissage actif et profond
      • Implémentations Python de plusieurs algorithmes d'apprentissage actif.
    • [Collection de codes] Terrain de jeu d'apprentissage actif [ ️ Inactif]
      • Un module python pour expérimenter différents algorithmes d'apprentissage actif.

Apprentissage tout au long de la vie/incrémental/continu

  • Général

    • [Liste] Apprentissage progressif génial / Apprentissage tout au long de la vie
      • Articles sur l'apprentissage incrémental / l'apprentissage tout au long de la vie.
    • [Liste] Littérature sur l'apprentissage continu
      • Articles en apprentissage continu.
    • [Liste] Un formidable apprentissage continu/tout au long de la vie
      • Articles, blogs, ensembles de données et logiciels.
    • [Liste] Documents d'apprentissage continu
      • Liste des articles sur l'apprentissage continu, organisée par ContinualAI.
    • [Liste] Liste des documents sur l'apprentissage tout au long de la vie [ ️ Inactif]
      • Articles sur l'apprentissage tout au long de la vie / l'apprentissage continu.

  • Pratique

    • [Collection de codes] apprentissage continu
      • Implémentation PyTorch de diverses méthodes d'apprentissage continu.
    • [Collection de codes] incrémental_learning.pytorch
      • Une collection de mises en œuvre de documents d’apprentissage incrémentiels.
    • [Collection de codes] Benchmark d'apprentissage continu [ ️ Inactif]
      • Évaluez trois types de transfert de tâches avec des algorithmes d'apprentissage continu populaires.

Apprentissage d’ensemble

Voir aussi : Modèle d'apprentissage automatique -> Modèle arborescent et d'ensemble

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage d'ensemble génial [ ️ Inactif]
      • Livres, articles, cours, tutoriels, bibliothèques, ensembles de données.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Documents de recherche impressionnants sur l'amélioration des dégradés
      • Une liste organisée d'articles sur l'amélioration des gradients et des adaptations avec des implémentations.
    • [Liste] Superbe forêt aléatoire [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources concernant les méthodes basées sur les arbres et plus encore, y compris, mais sans s'y limiter, la forêt aléatoire, l'ensachage et le boosting.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] xgboost
      • Bibliothèque de boosting de gradient évolutive, portable et distribuée (GBDT, GBRT ou GBM).
    • [Bibliothèque] LightGBM
      • Un framework d'amplification de gradient rapide, distribué et hautes performances (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART).
    • [Bibliothèque] boost de chat
      • Une bibliothèque de gradient boosting sur les arbres de décision rapide, évolutive et hautes performances.
    • Combinaison [Bibliothèque]
      • Une boîte à outils Python pour la combinaison de modèles d'apprentissage automatique,
    • [Bibliothèque] déséquilibre-ensemble (anglais et chinois)
      • 类别不平衡/长尾机器学习 | Apprentissage d'ensemble déséquilibré/à longue queue en Python
    • [Bibliothèque] mlens [ ️ Inactif]
      • Une bibliothèque Python pour l'apprentissage d'ensemble haute performance.

Apprentissage automatique automatisé (AutoML)

  • Général

    • [Liste] Superbes documents AutoML
      • Documents, articles, tutoriels, diapositives et projets d'apprentissage automatique automatisés.
    • [Liste] Super AutoDL
      • Une liste organisée de ressources automatisées liées au deep learning.
    • [Liste] AutoML génial
      • Organiser une liste de recherches, d'outils, de projets et d'autres ressources liés à AutoML.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Documents de recherche impressionnants sur l'architecture neuronale
      • Documents de recherche sur l'architecture neuronale
    • [Liste] Recherche d'architecture impressionnante [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de superbes ressources de recherche d'architecture et d'optimisation d'hyper-paramètres.
    • [Liste] Superbes modèles AutoML et légers [ ️ Inactif]

  • Pratique

    • [Bibliothèque] NNI (Neural Network Intelligence)
      • Une boîte à outils AutoML open source pour automatiser le cycle de vie de l'apprentissage automatique, y compris l'ingénierie des fonctionnalités, la recherche d'architecture neuronale, la compression de modèles et le réglage des hyper-paramètres.
    • [Bibliothèque] tpot
      • Un outil d'apprentissage automatique automatisé Python qui optimise les pipelines d'apprentissage automatique à l'aide de la programmation génétique.
    • [Bibliothèque] Ludwig
      • Cadre d'apprentissage profond déclaratif centré sur les données.
    • [Bibliothèque] autokeras
      • Bibliothèque AutoML pour l'apprentissage en profondeur.
    • [Bibliothèque] automatique
      • (Google Brain AutoML) liste de modèles et de bibliothèques liés à AutoML.
    • [Bibliothèque] autogluon
      • AutoGluon : AutoML pour le texte, les images et les données tabulaires
    • [Bibliothèque] adanet
      • AutoML rapide et flexible avec des garanties d'apprentissage.
    • [Bibliothèque] FLAML
      • Une bibliothèque rapide pour AutoML et le réglage.

Apprentissage fédéré

  • Général

    • [Liste] Un apprentissage fédéré génial
      • Une liste organisée de publications d'apprentissage fédérées, réorganisées à partir d'Arxiv (pour la plupart).
    • [Liste] Un apprentissage fédéré génial*
      • Une liste de ressources liées à l'apprentissage fédéré et à la confidentialité dans l'apprentissage automatique.
    • [Liste] Un apprentissage fédéré génial
      • Une liste organisée de recherches sur l’apprentissage fédéré.
    • [Liste] 联邦学习 Apprentissage fédéré
      • Tout sur l'apprentissage fédéré.
    • [Liste] Apprentissage fédéré
      • Documents d'apprentissage fédéré (regroupés par sujet).

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Informatique fédérée géniale
      • Une collection de documents de recherche, de codes, de tutoriels et de blogs sur le ML réalisés de manière fédérée (distribuée ; décentralisée).
    • [Liste] Un apprentissage fédéré impressionnant sur les papiers graphiques et GNN
      • Apprentissage fédéré sur graphe, notamment sur les GNN, les knowledge graph et les GNN privés.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] DESTIN
      • Un cadre d'apprentissage fédéré de qualité industrielle.
    • [Bibliothèque] fédérée
      • Un framework pour la mise en œuvre de l'apprentissage fédéré (TensorFlow).
    • [Code] Apprentissage fédéré-PyTorch
      • Mise en place du papier d'apprentissage fédéré vanille.
    • [Bibliothèque] Fleur
      • Une approche unifiée de l’apprentissage fédéré, de l’analyse et de l’évaluation. Fédérez n’importe quelle charge de travail, n’importe quel framework ML et n’importe quel langage de programmation.

Détection des anomalies

  • Général

    • [Liste] Ressources d'apprentissage sur la détection des anomalies
      • Livres et articles académiques, cours et vidéos en ligne, ensembles de données aberrants, bibliothèques et boîtes à outils open source et commerciales, conférences et revues clés.
    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies
      • Une liste organisée de ressources impressionnantes de détection d’anomalies.
    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies* [ ️ Inactif]
      • Une liste d'articles sur la détection d'anomalies.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies de séries chronologiques
      • Liste d'outils et d'ensembles de données pour la détection d'anomalies sur les données de séries chronologiques.
    • [Liste] Documents de recherche impressionnants sur la détection de la fraude
      • Une liste organisée de documents de détection de fraude.
    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies vidéo
      • Documents pour la détection des anomalies vidéo, collections de codes publiées.
    • [Liste] Analyse impressionnante des journaux
      • Publications et chercheurs sur l'analyse des journaux, la détection des anomalies, la localisation des pannes et l'AIOps.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] pyod
      • Une boîte à outils Python pour la détection évolutive des valeurs aberrantes (détection d'anomalies).
    • [Code] RNN-Séries temporelles-Détection d'anomalies
      • Modèle de détecteur d'anomalies de séries temporelles basé sur RNN implémenté dans Pytorch.
    • [Bibliothèque (R)] Détection d'anomalies [ ️ Inactif]
      • Détection d'anomalies avec R.
    • [Bibliothèque] luminol [ ️ Inactif]
      • Bibliothèque de détection d'anomalies et de corrélation.

Regroupement

  • Général

    • [Liste] Clustering profond
      • Deep Clustering : méthodes et implémentations

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Documents de recherche impressionnants sur la détection communautaire
      • Une collection de documents de détection communautaire.
    • [Liste] Super clustering multi-vues
      • Collections pour l'état de l'art (SOTA), de nouvelles méthodes de clustering multi-vues (articles, codes et ensembles de données).
    • [Liste] Super-Deep-Graph-Clustering
      • Une collection de nouvelles méthodes de regroupement de graphes profonds (articles, codes et ensembles de données) de pointe (SOTA).

  • Pratique

    • [Bibliothèque] faiss
      • Une bibliothèque pour une recherche de similarité et un regroupement efficaces de vecteurs denses.
    • [Bibliothèque] hdbscan
      • Une implémentation haute performance du clustering HDBSCAN.
    • [Collection de codes] classification et clustering de séries chronologiques [ ️ Inactif]
      • Code de classification et de clustering de séries chronologiques écrit en Python.

Réduction de la dimensionnalité (sélection/extraction de fonctionnalités)

  • Général

    • [Liste] Ingénierie de fonctionnalités impressionnante [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources dédiées aux techniques d'ingénierie de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] outils de fonctionnalités
      • Une bibliothèque Python open source pour l'ingénierie automatisée des fonctionnalités.
    • Sélecteur de fonctionnalités [Bibliothèque] [ ️ Inactif]
      • Sélecteur de fonctionnalités : sélection simple de fonctionnalités en Python.
    • [Bibliothèque] scikit-feature [ ️ Inactif]
      • Référentiel de sélection de fonctionnalités open source en python.
    • [Tutoriel] DimensionalityReduction_alo_codes (chinois) [ ️ Inactif]
      • xx特征提取/数据降维:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的pythonxxx.
    • [Tutoriel] ingénierie des fonctionnalités et sélection des fonctionnalités [ ️ Inactif]
      • Un guide pour l'ingénierie des fonctionnalités et la sélection des fonctionnalités, avec des implémentations et des exemples en Python.
    • [Tutoriel] Sélection de fonctionnalités pour l'apprentissage automatique [ ️ Inactif]
      • Méthodes avec exemples pour la sélection de fonctionnalités lors du prétraitement dans l'apprentissage automatique.

Tâche et application d'apprentissage automatique

Vision par ordinateur (CV)

  • Général

    • [Liste] Superbe vision par ordinateur
      • Une liste organisée de superbes ressources de vision par ordinateur.
    • [Liste] Super transformateur visuel
      • Récupérez des papiers Transformer with Computer-Vision (CV).
    • [Liste] Superbe vision profonde [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources d'apprentissage profond pour la vision par ordinateur.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Superbe apprentissage de la représentation visuelle avec des transformateurs
      • Des transformateurs impressionnants (auto-attention) en vision par ordinateur.
    • [Liste] Reconnaissance faciale impressionnante
      • Détection et segmentation des visages, alignement et suivi, et plus encore.
    • [Liste] Superbes champs de rayonnement neuronal
      • Une liste organisée de superbes articles sur les champs de rayonnement neuronal.
    • [Liste] Rendu neuronal impressionnant
      • Une collection de ressources sur le rendu neuronal.
    • [Liste] Superbe technologie d'Inpainting
      • Une liste organisée d’articles et de ressources sur l’inpainting.
    • [Liste] Superbe traduction d'image à image
      • Une collection de ressources sur la traduction d’image à image.
    • [Liste] Apprentissage profond pour le suivi et la détection
      • Collection d'articles, d'ensembles de données, de codes et d'autres ressources pour la détection et le suivi d'objets à l'aide du deep learning.
    • [Liste] Un apprentissage profond génial pour l'analyse vidéo
      • Analyse vidéo, en particulier apprentissage multimodal pour la recherche en analyse vidéo.
    • [Liste] Suppression du flou d'image et de vidéo
      • Une liste organisée de ressources pour la suppression du flou d'images et de vidéos.
    • [Liste] Quelques articles sur la segmentation sémantique
      • Articles relatifs à la segmentation sémantique en quelques plans.
    • [Liste] Génération d'images impressionnante en quelques prises de vue
      • Articles, ensembles de données et liens pertinents relatifs à la génération d'images en quelques prises de vue.
    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies vidéo
      • Documents pour la détection des anomalies vidéo, collections de codes publiées.
    • [Liste] Apprentissage automatique 3D
      • Apprenez des représentations 3D.
    • [Liste] Awesome-3D-Vision (chinois)
      • 3D视觉算法、SLAM、vSLAM、计算机视觉
    • [Liste] Reconstruction 3D avec méthodes d'apprentissage en profondeur
      • Cette liste se concentre sur les projets open source hébergés sur Github.
    • [Liste] Awsome_Deep_Geometry_Learning
      • Une liste de ressources sur les solutions d'apprentissage profond sur le traitement de formes 3D.
    • [Liste] Classification d'images impressionnante [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée d'articles et de codes de classification d'images d'apprentissage profond depuis 2014.
    • [Liste] Détection d'objets impressionnante [ ️ Inactif]
    • [Liste] Visage génial [ ️ Inactif]
      • Algorithme, ensembles de données et articles liés au visage.
    • [Liste] Superbe estimation de la pose humaine [ ️ Inactif]
      • Une collection de ressources sur les problèmes liés aux poses humaines.
    • [Liste] Génération vidéo impressionnante [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de travaux impressionnants (actuellement 257 articles) sur la génération vidéo et l'apprentissage de la représentation vidéo.

Traitement du langage naturel (NLP)

  • Général

    • [Liste] PNL géniale
      • Une liste organisée de ressources dédiées au traitement du langage naturel.
    • [Liste] Suivi des progrès dans le traitement du langage naturel
      • Référentiel pour suivre les progrès du traitement du langage naturel (NLP), y compris les ensembles de données et l'état de l'art actuel pour les tâches NLP les plus courantes.
    • [Liste] Super BERT et apprentissage par transfert en PNL
      • Transformateurs (BERT), mécanisme d'attention, architectures/réseaux de transformateurs et apprentissage par transfert en PNL.
    • [Liste] funNLP : l'arsenal d'armes PNL le plus puissant (chinois)
      • NLP民工的乐园 : 几乎最全的中文NLP资源库
    • [Liste, Tutoriel] ML-NLP (chinois)
      • 此项目是机器学习、NLP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
    • [Liste] Génial PNL chinois (chinois) [ ️ Inactif]
      • 中文自然语言处理相关资料
    • [Liste] Génial BERT [ ️ Inactif]
      • Ce référentiel est destiné à collecter les ressources liées au BERT.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Liste de lecture de traduction automatique
      • Une liste de lectures de traduction automatique maintenue par le Tsinghua Natural Language Processing Group.
    • [Liste] Articles à lire absolument sur les modèles linguistiques pré-entraînés (PLM)
      • Répertoriez quelques travaux représentatifs sur les PLM et montrez leur relation avec un diagramme.
    • [Liste] Documents d'invite
      • Articles à lire absolument sur le réglage basé sur des invites pour les modèles linguistiques pré-entraînés.
    • [Liste] Articles incontournables sur le NRE
      • NRE : Extraction de relations neuronales.
    • [Liste] Réponses géniales aux questions
      • Une liste organisée du sujet de réponse aux questions (QA).
    • [Liste] Attaque et défense contradictoires textuelles (TAAD)
      • Articles à lire absolument sur l'attaque et la défense contradictoires textuelles.
    • [Liste] Compréhension en lecture automatique.
      • Articles à lire absolument sur la compréhension en lecture automatique.
    • [Liste] Intelligence Juridique (PNL)
      • Articles à lire absolument sur l'intelligence juridique.
    • [Liste] Superbes documents sur l'équité en PNL
      • Articles sur l'équité en PNL.
    • [Liste] PNL financière géniale
      • Recherches sur le traitement du langage naturel pour le domaine financier.
    • [Liste] Littérature Graph4NLP
      • Une liste de littérature concernant le Deep Learning sur les graphiques pour la PNL.
    • [Liste] Superbe PNL médicale chinoise (chinois)
      • 中文医学NLP公开资源整理
    • [Liste] NLP4Rec-Papers
      • Collection papier de PNL pour le système de recommandation.
    • [Liste] DataAug4NLP
      • Collection d'articles et de ressources pour l'augmentation des données pour la PNL.
    • [Liste] Articles incontournables sur KRL/KE. [ ️ Inactif]
      • KRL : apprentissage de la représentation des connaissances. KE : intégration des connaissances.

  • Pratique

    • [Tutoriel] Tutoriel PNL
      • nlp-tutorial est un tutoriel destiné à ceux qui étudient la PNL à l'aide de Pytorch.
    • [Ensembles de données] Ensembles de données PNL
      • Liste alphabétique des ensembles de données du domaine gratuit/public contenant des données textuelles à utiliser en PNL.

Apprentissage multimodal et multimodal

  • Multimodal

    • [Liste] Génial ML multimodal
      • Liste de lecture pour les sujets liés à l'apprentissage automatique multimodal.
    • [Liste] Recherche multimodale impressionnante
      • Documents de recherche sur l'apprentissage automatique multimodal.

  • Cross-modal

    • [Liste] Tutoriel de récupération multimodale
      • Articles sur la correspondance et la récupération intermodales.
    • [Liste] Récupération impressionnante de texte vidéo par Deep Learning
      • Une liste organisée de ressources d'apprentissage en profondeur pour la récupération de texte vidéo.
    • [Liste] Excellente compréhension des documents
      • Une liste organisée de ressources pour le sujet Document Understanding (DU) lié au traitement intelligent des documents (IDP).
    • [Liste] Awesome-Cross-Modal-Video-Moment-Retrieval (chinois)

Apprentissage de graphiques

Voir aussi : Modèle d'apprentissage automatique -> Réseau neuronal graphique (GNN, GCN, GAT, etc.)

  • Général

    • [Liste] Littérature sur l'apprentissage profond basée sur des graphiques
      • Publications de conférences sur l'apprentissage profond basé sur des graphiques.
    • [Liste] Littérature sur l'apprentissage profond pour les graphiques
      • Il s'agit d'une liste papier sur l'apprentissage profond pour les graphiques.
    • [Liste] GNNPapers
      • Articles à lire absolument sur GNN.

  • Repères

    • [Benchmark] Modèles d'apprentissage profond basés sur des graphiques pour la prévision du trafic urbain
      • DL-Traff : Enquête et analyse comparative des modèles d'apprentissage profond pour la prévision du trafic urbain

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Classification de graphiques impressionnante
      • Une collection de méthodes de classification de graphes, couvrant les articles sur l'intégration, l'apprentissage profond, le noyau de graphe et la factorisation avec des implémentations de référence.
    • [Liste] Raisonnement graphique explicable génial
      • Une collection de documents de recherche et de logiciels liés à l'explicabilité dans l'apprentissage automatique des graphes.
    • [Liste] Apprentissage auto-supervisé Awesome Graph
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage sur la représentation graphique auto-supervisées.
    • [Liste] Littérature sur l'apprentissage contradictoire graphique
      • Une liste organisée d'attaques contradictoires et d'articles de défense sur des données structurées en graphiques.
    • [Liste] Deep Learning pour les graphiques en chimie et biologie
      • Une liste papier d'apprentissage profond sur les graphiques en chimie et en biologie.
    • [Liste] Un apprentissage fédéré impressionnant sur les papiers graphiques et GNN
      • Apprentissage fédéré sur graphe, notamment sur les GNN, les knowledge graph et les GNN privés.
    • [Liste] Impressionnant apprentissage profond de la représentation graphique
      • Une liste organisée de superbes ressources d'apprentissage sur la représentation graphique approfondie.
    • [Liste] Littérature Graph4NLP
      • Une liste de littérature concernant le Deep Learning sur les graphiques pour la PNL.
    • [Liste] GNN4Trafic
      • Il s'agit du référentiel de la collection de Graph Neural Network pour la prévision du trafic.
    • [Liste] Systèmes de recommandation basés sur GNN
      • Un index d'algorithmes de recommandation basés sur les réseaux de neurones graphiques.
    • [Liste] Super-GNN-Recommandation
      • GNN dans la recommandation.
    • [Liste] Des GNN impressionnants sur des graphiques à grande échelle
      • Ensembles de données/réseaux graphiques à grande échelle.
    • [Liste] Impressionnant apprentissage de graphiques équitables
      • Listes papier pour l'apprentissage équitable des graphiques (FairGL).
    • [Liste] Articles incontournables sur NRL/NE. [ ️ Inactif]
      • NRL : apprentissage de la représentation en réseau. NE : intégration réseau.
    • [Liste] Apprentissage des représentations sur graphe hétérogène [ ️ Inactif]
      • Incorporation de graphiques hétérogènes, GNN hétérogènes et applications.

  • Pratique

    • [Liste] graphique génial
      • Une liste organisée de ressources pour les bases de données graphiques et les outils de calcul graphique.

Graphique des connaissances

  • Général

    • [Liste] Graphiques de connaissances
      • Une collection de papiers graphiques de connaissances, de codes et de notes de lecture
    • [Tutoriel] Awesome Knowledge Graph (chinois)
      • 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
    • [Liste] Graphique de connaissances génial
      • Matériel d'apprentissage, bases de données, outils et autres ressources liés au Knowledge Graph.
    • [Liste] Apprentissage des Knowledge Graphs
      • Une liste organisée de superbes didacticiels, projets et communautés sur les graphiques de connaissances.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Documents de raisonnement sur le Knowledge Graph
      • Documents de raisonnement sur le Knowledge Graph.
    • [Liste] NLP-Knowledge-Graph (chinois)
      • 自然语言处理、知识图谱、对话系统

  • Pratique

    • [Liste] graphique génial
      • Une liste organisée de ressources pour les bases de données graphiques et les outils de calcul graphique.

Séries chronologiques/Stream Learning

  • Général

    • [Liste] superbes séries chronologiques
      • La liste des articles, codes et autres ressources de pointe se concentre sur la prévision des séries chronologiques.
    • [Liste] Série chronologique géniale
      • Une enquête complète sur les domaines des séries chronologiques.
    • [Liste] Awesome Time Series Papers (anglais et chinois) [ ️ Inactif]
      • Liste d'articles impressionnants dans divers domaines de recherche en analyse de séries chronologiques.

  • Sous-thèmes

    • [Liste] Détection impressionnante d'anomalies de séries chronologiques
      • Liste d'outils et d'ensembles de données pour la détection d'anomalies sur les données de séries chronologiques.
    • [Liste] Prévisions de séries chronologiques d'apprentissage profond
      • Ressources, code et expériences utilisant l'apprentissage profond pour la prévision de séries chronologiques.
    • [Liste] Prévisions impressionnantes de séries chronologiques basées sur l'apprentissage en profondeur
      • Prévisions impressionnantes de séries chronologiques basées sur l'apprentissage en profondeur.
    • [Liste] Analyse impressionnante de séries chronologiques et exploration de données
      • Une liste de ressources d'apprentissage, d'outils et d'ensembles de données pour l'analyse de séries chronologiques ou l'exploration de données de séries chronologiques.

  • Pratique

    • [Liste, Pratique] Awesome_time_series_in_python
      • Bibliothèques Python, ensembles de données, frameworks pour le traitement de séries chronologiques.
    • [Ensembles de données] Superbe base de données de séries chronologiques
      • Une liste organisée de bases de données de séries chronologiques.
    • [Bibliothèque] FOST
      • Un outil à usage facile pour les prévisions temporelles, spatiales-temporelles et hiérarchiques.

Systèmes de recommandation

  • Général

    • [Liste] Awesome-Spapers
      • Documents du système de recommandation dans les conférences supérieures.
    • [Liste] Awesome-Recsys [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée du système de recommandation impressionnant (recherche).
    • [Liste] Awesome-Recommer Systems (chinois) [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources impressionnantes sur les systèmes de recommandation.

  • Sous-poste

    • [Liste] Documents d'apprentissage en profondeur impressionnants pour la recherche industrielle, la recommandation et la publicité
      • Concentrez-vous sur l'intégration, l'appariement, le classement (prédiction CTR, la prédiction CVR), le classement après, le transfert et l'apprentissage du renforcement.
    • [Liste] Systèmes de recommandation basés sur GNN
      • Un index des algorithmes de recommandation basés sur les réseaux de neurones graphiques.
    • [Liste] NLP4REC-PAPERS
      • Collection de papier de PNL pour le système de recommandation.
    • [Liste] Awesome-GNN-Recommandation
      • GNN en recommandation.

Récupération d'informations

  • [Liste] Récupération d'informations impressionnante
    • Liste organisée de la recherche d'informations et des ressources de recherche Web à partir du Web.

Jeu et recherche

  • [Liste] Awesome Monte Carlo Tree Search Papers
    • Une liste organisée des documents de recherche d'arbres Monte Carlo avec implémentations.

Modèle d'apprentissage automatique

Modèle pré-entraîné et de fondation

Dans NLP (Bert, Roberta, GPT, etc.)

  • Modèles de fondation

    • [Liste] Les articles doivent lire sur les modèles de langue pré-formés (PLMS)
      • Énumérez certains travaux représentatifs sur les PLM et affichez leur relation avec un diagramme.
    • [Liste] Documents liés à Bert
      • Ceci est une liste des papiers liés à Bert.
    • [Liste] Awesome Bert & Transfer Learning in NLP
      • Transformers (Bert), mécanisme d'attention, architectures / réseaux de transformateurs et transfert d'apprentissage dans la PNL.
    • [Liste] PTMS: modèles pré-formés dans la PNL (chinois)
      • PNL 预训练模型的全面总结
    • [Liste, modèle] Awesome pré-entraînement des modèles NLP chinois (chinois)
      • 高质量中文预训练模型集合
    • [Liste] Vision et langue Modèles pré-étendus
      • Les progrès récents des modèles de vision et de langue pré-étendus (VL-PTMS).
    • [Liste] génial bert [ ️ Inactif]
      • Ce référentiel est de collecter des ressources liées à Bert.

  • Modèles pré-entraînés (pas de fondation)

    • [Liste, modèle] Awesome Stri dans la phrase
      • Une liste organisée de modèles d'incorporation de phrase et de mot pré-élaborés.
en CV (Transformers visuels, etc.)

  • Modèles de fondation

    • [Liste] Transformateur visuel impressionnant
      • Collectez un transformateur avec des papiers de vision informatique (CV).
    • [Liste] Vision et langue Modèles pré-étendus
      • Les progrès récents des modèles de vision et de langue pré-étendus (VL-PTMS).
    • [Liste] Transformateur à vision
      • CV récent basé sur un transformateur et travaux connexes.
    • [Liste] Apprentissage de représentation visuelle impressionnante avec transformateurs
      • Transformers impressionnants (auto-agencement) dans la vision par ordinateur.
    • [Liste] Transformateur-en-ordinateur-vision
      • Une liste papier de certains travaux CV basés sur des transformateurs récents.

  • Modèles pré-entraînés (pas de fondation)

    • [Liste, pratique] Modèles d'images Pytorch
      • Une collection de modèles d'images, de couches, de services publics, d'optimiturs, de planificateurs, de chargeurs de données / augmentations et de scripts de formation / validation de référence qui visent à rassembler une grande variété de modèles SOTA avec la capacité de reproduire les résultats de formation ImageNet.
    • [Liste, modèle] Modèle prétraité CV
      • Modèles de vision de la vision par ordinateur (pas de papiers).
    • [Liste, modèle] Pretrained-models.pytorch [ ️ Inactif]
      • Modèles de vision pré-entraînés pour Pytorch.
    • [Bibliothèque] segmentation_models [ ️ Inactif]
      • Bibliothèque Python avec réseaux de neurones pour la segmentation d'image basée sur Keras et TensorFlow.
dans d'autres sujets
  • [Liste] des modèles impressionnants-prétraités pour l'information
    • Des articles impressionnants liés aux modèles pré-formés pour la récupération de l'information (aka, pré-formation pour IR).

Réseau neuronal convolutionnel (CNN)

Remarque: Il s'agit d'un grand sujet et presque toutes les listes existantes sont obsolètes. Veuillez vous référer à la vision de l'ordinateur (CV) dans la tâche et l'application d'apprentissage automatique pour des informations plus récentes.

  • [Benchmark] ConvNet-Benchmarks [ ️ Inactif]
    • Benchmarking facile des implémentations publiques open-source de convaints.
  • [Benchmark] CNN-Benchmarks [ ️ Inactif]
    • Benchmarks pour les modèles de réseau de neurones convolutionnels populaires sur CPU et différents GPU, avec et sans CUDNN.

Réseau neuronal récurrent (RNN, LSTM, GRU, etc.)

Remarque: Il s'agit d'un grand sujet et presque toutes les listes existantes sont obsolètes. Veuillez vous référer à l'apprentissage des séries chronologiques / stream dans la tâche et une application d'apprentissage automatique pour des informations plus récentes.

  • [Liste] Réseaux de neurones récurrents impressionnants [ ️ Inactif]
    • Une liste organisée de ressources dédiées aux réseaux de neurones récurrents (étroitement liés à l'apprentissage en profondeur).

Graph Network Network (GNN, GCN, GAT, etc.)

Voir aussi: Tâche d'apprentissage automatique et application -> Apprentissage du graphique

  • Général

    • [Liste] GNNPAPERS
      • DES PAPIERS DE LIRE SUR LE NORIET NEURAL GRAPH.
    • [Liste] Réseaux de neurones basés sur des graphiques
      • Matériaux importants sur les réseaux de neurones basés sur des graphiques et les réseaux relationnels.
    • [Liste] GCN génial
      • Ce référentiel consiste à collecter des ressources liées à GCN, GAT (Graph Attention).
    • [Liste] Graph Neural Network (GNN) Progress
      • Documents à lire et piste continue sur le réseau de neurones graphiques (GNN) progress
    • [Liste] gnn_review (chinois)
      • Gnn 综述阅读报告

  • Sous-poste

    • [Liste] Awesome-self-superved-gnn
      • Documents sur l'apprentissage auto-levé sur les réseaux de neurones graphiques (GNNS).
    • [Liste] gnn4traffic
      • Il s'agit du référentiel de la collecte du réseau neuronal graphique pour les prévisions de trafic.
    • [Liste] Systèmes de recommandation basés sur GNN
      • Un index des algorithmes de recommandation basés sur les réseaux de neurones graphiques.
    • [Liste] GNNS géniaux sur des graphiques à grande échelle
      • Ensembles / réseaux de graphiques à grande échelle.

  • Pratique

    • [Tutoriel] GNN-Algorithms (chinois) [ ️ Inactif]
      • 图神经网络相关算法详述及实现教程

Modèle génératif et réseau adversaire génératif (GAN)

Voir aussi: Paradigme d'apprentissage automatique -> Apprentissage contradictoire

  • Général

    • [Liste] Vraiment Awesome-Gan
      • Une liste des articles et autres ressources sur les réseaux adversaires génératifs (neuronaux).
    • [Liste] Awesome Generative Modélisation des documents
      • Documents sur la modélisation générative.
    • [Liste] le zoo de Gan [ ️ Inactif]
      • Une liste de tous les Gans nommés.
    • [Liste] AdversarialNetSpapers [ ️ Inactif]
      • Documents impressionnants sur les réseaux contradictoires génératifs. La majorité des articles sont liés à la traduction d'images.
    • Applications GAN impressionnantes [ ️ Inactif]
      • Liste organisée d'applications et de démonstrations GAN impressionnantes.

  • Sous-thèmes et applications

    • [Liste] Awesome-Gan-for-Medical-Imaging
      • Une liste organisée de ressources GAN impressionnantes en imagerie médicale.
    • [Liste] Awesome Gan Inversion
      • Ce repo est une collection de ressources sur l'inversion de Gan.

  • Pratique

    • [Liste] Awesome-Gans avec TensorFlow
      • Implémentation de TensorFlow de GAN (réseaux adversaires génératifs).
    • [Tutoriel] Ganhacks [ ️ Inactif]
      • Comment former un Gan? Conseils et astuces pour faire fonctionner Gans.
    • [Tutoriel] gan [ ️ Inactif]
      • Ressources et implémentations de réseaux adversaires génératifs.
    • [Tutoriel] gan_theories [ ️ Inactif]
      • Comment stabiliser le processus de formation et générer des images de haute qualité.

Autoencodeur variationnel

Voir aussi: Paradigme d'apprentissage automatique -> Apprentissage de la représentation

  • [Liste] Awesome-Vaes
    • Travail génial sur la VAE, le démontage, l'apprentissage de la représentation et les modèles génératifs.
  • [Collection de code] Pytorch-Vae
    • Une collection d'autoencoders variationnels (VAE) mis en œuvre dans Pytorch avec focalisation sur la reproductibilité.

Modèle basé sur des arbres et d'ensemble

Voir aussi: Paradigme d'apprentissage automatique -> Apprentissage d'ensemble

  • Général

    • [Liste] Documents de recherche d'arbres de décision impressionnants
      • Une liste organisée des articles de recherche sur les arbres de classification et de régression avec des implémentations.
    • [Liste] Awesome Gradient stimulant les articles de recherche
      • Une liste organisée des articles de mise à niveau et d'adaptation adaptatifs avec des implémentations.
    • [Liste] forêt aléatoire impressionnante [ ️ Inactif]
      • Une liste organisée de ressources concernant les méthodes basées sur les arbres et plus encore, y compris, mais sans s'y limiter, la forêt aléatoire, l'ensachage et le renforcement.
    • [Liste] Apprentissage d'ensemble impressionnant [ ️ Inactif]
      • Livres, papiers, cours, tutoriels, bibliothèques, ensembles de données.

  • Pratique

    • [Bibliothèque] xgboost
      • Bibliothèque de boost de gradient évolutif, portable et distribué (GBDT, GBRT ou GBM).
    • [Bibliothèque] Lightgbm
      • Un cadre de boosting de gradient rapide, distribué et haute performance (GBT, GBDT, GBRT, GBM ou MART).
    • [Library] Catboost
      • Un gradient rapide, évolutif et de haut niveau stimulant la bibliothèque des arbres de décision.
    • [Bibliothèque] Mlens
      • Une bibliothèque Python pour l'apprentissage d'ensembles de haute performance.
    • [Bibliothèque] combo
      • Une boîte à outils Python pour la combinaison du modèle d'apprentissage automatique,
    • [Library] déséquilibre (anglais et chinois)
      • 类别不平衡 / 长尾机器学习 | Apprentissage d'ensemble figurant / à longue queue dans Python

Interprétabilité et équité et éthique de l'apprentissage automatique

Interprétabilité dans l'IA

  • Général

    • [Liste] Interprétabilité d'apprentissage automatique impressionnante
      • Une liste organisée de ressources d'interprétation d'apprentissage automatique impressionnantes.
    • [Liste] Awesome explicable AI
      • Ce référentiel contient la recherche frontière sur une IA explicable (XAI) qui est récemment un sujet brûlant.
    • [Liste] Interprétabilité de l'apprentissage automatique
      • H2O.ai Machine Learning Interprétabilité Ressources.
    • [List] Awesome_deep_Learning_interpretabilité (chinois) [ ️ Inactif]
      • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

  • Sous-poste

    • [Liste] Raisonnement de graphes explicables impressionnants
      • Une collection d'articles de recherche et de logiciels liés à l'explication de l'apprentissage automatique graphique.
    • [Liste] AI explicable adversaire
      • Attaques contradictoires sur les explications du modèle et les approches d'évaluation.

  • Pratique

    • [Tutorial] Interprétable-ML-Book
      • Réservez l'apprentissage machine interprétable.
    • [Tutoriel] Interprétable_machine_learning_with_python
      • Exemples de techniques pour la formation de modèles ML interprétables, expliquant les modèles ML et débogage des modèles ML pour la précision, la discrimination et la sécurité.

Équité dans l'IA

  • Général

    • [Liste] Fairai
      • Il s'agit d'une collection d'articles et d'autres ressources liées à l'équité.
    • [Liste] Équité impressionnante dans l'IA [ ️ Inactif]
      • Une liste d'âge impressionnante, mais probablement biaisée et incomplète, d'une équité impressionnante dans les ressources d'IA.

  • Sous-poste

    • [Liste] Awesome NLP Doness Papers
      • Documents sur l'équité dans la PNL.

  • Pratique

    • [Tutoriel] SAUCTION_TUTORAL
      • Traiter avec les préjugés et l'équité dans les systèmes de science des données: un tutoriel pratique.
    • [Bibliothèque] ml-fairness-gym [ ️ Inactif]
      • Un ensemble de composants pour créer des simulations simples qui explorent les impacts potentiels à long terme du déploiement des systèmes de décision basés sur l'apprentissage automatique dans des environnements sociaux.

Éthique en IA

  • Général

    • [List] critiqueml [ ️ Inactif]
      • Vers l'éthique, transparente et équitable AI / ML: une liste de lecture critique pour les ingénieurs, les concepteurs et les décideurs politiques.
    • [Liste] Références d'éthique d'apprentissage automatique [ ️ Inactif]
      • Références sur l'apprentissage automatique et la discrimination en science des données, les biais, l'éthique.

  • Sous-poste

    • [Liste] Awesome-Privacy **
      • Vers l'éthique, transparente et équitable AI / ML: une liste de lecture critique pour les ingénieurs, les concepteurs et les décideurs politiques.

Interdisciplinaire: apprentissage automatique + x

Système (MLSYS / SYSML)

  • [Liste] Système impressionnant pour l'apprentissage automatique
    • Une liste organisée de recherche dans le système d'apprentissage automatique.
  • [Tutoriel] Modèle de conception du système d'apprentissage automatique
    • Modèles de conception du système pour la formation, le service et le fonctionnement des systèmes d'apprentissage automatique en production.
  • [Remarque] CS-Notes (chinois)
    • 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。
  • [Remarque] Hack-Sysml (chinois)
    • Notes sur l'apprentissage et la pratique SYSML.
  • [List] la liste de lecture sysml [ ️ Inactif]
    • Une liste de lecture organisée de recherche en informatique pour le travail à l'intersection de l'apprentissage automatique et des systèmes.
  • [Tutoriel] Dive-into-ml-system (chinois) [ ️ Inactif]
    • Plongez dans le système d'apprentissage automatique, commencez à réinventer la roue.
  • [Liste] Apprentissage automatique rapide et évolutif: algorithmes et systèmes [ ️ Inactif]
    • Il s'agit d'une collection d'articles sur les progrès récents dans l'apprentissage automatique et les systèmes, y compris l'apprentissage automatique distribué, l'apprentissage en profondeur etc.

Base de données (AIDB / ML4DB)

  • [Liste] ML4DB-Paper-list (anglais et chinois)
    • [Liste de papier] AIDB / ML4DB / base de données autonome / base de données autonome / autonome

Génie logiciel (mloncode)

  • [Liste] Apprentissage automatique sur le code source (site Web)
    • Recherche sur l'apprentissage automatique du code source.
  • [Liste] Awesome-Machine-learning-on-source-code [ ️ Inactif]
    • Liens sympas et articles de recherche liés à l'apprentissage automatique appliqué au code source (mloncode).

Cybersécurité

  • [Liste] Apprentissage automatique impressionnant pour la cybersécurité
    • Une liste organisée d'outils et de ressources incroyablement impressionnants liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la cybersécurité.
  • [Liste] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Une liste organisée d'ensembles de données de cybersécurité incroyablement impressionnants.
  • [Liste] Apprentissage automatique pour la cybersécurité [ ️ Inactif]
    • Une liste organisée d'outils et de ressources incroyablement impressionnants liés à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour la cybersécurité.
  • [Liste] AI pour la sécurité [ ️ Inactif]
    • Une liste de papier sur l'apprentissage automatique pour les IDS.

Informatique quantique

  • [Liste] Apprentissage automatique impressionnant pour la cybersécurité
    • Une liste d'articles impressionnants et de ressources cool dans le domaine de l'apprentissage automatique quantique (algorithmes d'apprentissage automatique fonctionnant sur des appareils quantiques). Il n'inclut pas l'utilisation d'algorithmes ML classiques à des fins quantiques.

Médical et soins de santé

  • [Liste] Healthcare_ML
    • Ressources pertinentes sur l'application de l'apprentissage automatique aux soins de santé.
  • [Liste, pratique] Awesome NLP médical chinois (chinois)
    • 中文医学 NLP 公开资源整理
  • [Liste] Imagerie médicale impressionnante [ ️ Inactif]
    • Il s'agit d'une liste géniale de logiciels que j'utilise pour faire des recherches sur l'imagerie médicale.

Bioinformatique

  • [Liste] Bioinformatique impressionnante
    • Une liste organisée de logiciels, de ressources et de bibliothèques bioinformatiques impressionnants.
  • [Liste] Benchmarks bioinformatiques impressionnants
    • Une liste organisée de documents et de ressources d'analyse comparative de la bioinformatique.
  • [Tutoriel] Bioinformatique
    • Chemin vers une éducation autodidacte gratuite en bioinformatique (principalement les programmes).
  • [Collection de code] Biocode
    • Il s'agit d'une collection de scripts bioinformatiques que beaucoup ont trouvé des modules utiles et de code qui rendent la rédaction de nouveaux beaucoup plus rapidement.

Biologie et chimie

  • [Liste] Deeplearning-Biology
    • Il s'agit d'une liste des implémentations des méthodes d'apprentissage en profondeur en biologie.
  • [Liste] Awesome Python Chemistry
    • Une liste organisée de frameworks Python impressionnants, de bibliothèques, de logiciels et de ressources liés à la chimie.
  • [Liste] Deep Learning pour les graphiques en chimie et biologie
    • Une liste papier de l'apprentissage en profondeur sur les graphiques en chimie et en biologie.
  • [Liste] génial Deepbio [ ️ Inactif]
    • Une liste organisée d'applications d'apprentissage en profondeur impressionnantes dans le domaine de la biologie informatique

Finance et trading

  • [Bibliothèque] QLIB
    • QLIB est une plate-forme d'investissement quantitative axée sur l'IA, qui vise à réaliser le potentiel, à autonomiser la recherche et à créer la valeur des technologies de l'IA dans l'investissement quantitatif.
  • [Liste, pratique] Financial-Machine-Learning
    • Une liste organisée d'outils et d'applications pratiques d'apprentissage de la machine (FINML).
  • [Liste] Awesome Ai en finance
    • Recherche, outils et code que les gens utilisent pour battre le marché.
  • [Liste] PNL financier impressionnante
    • Recherches pour le traitement du langage naturel pour le domaine financier.

Entreprise

  • [Liste, pratique] Business-Machine-Learning
    • Une liste organisée des exemples et bibliothèques appliqués par l'apprentissage automatique des affaires (BML) et les bibliothèques de la science des données commerciales (BDS).

Loi

  • [Liste] doit lire des articles sur les renseignements juridiques
    • Articles et ensembles de données d'intelligence artificielle juridique.
  • [Liste, pratique] Analyse de texte juridique
    • Ressources, méthodes et outils dédiés à l'analyse juridique de texte.

Ensembles de données d'apprentissage automatique

  • [Ensembles de données] ensembles de données publiques impressionnantes
    • Cette liste des sources de données publiques centrées sur le sujet en haute qualité.
  • [Ensembles de données] ensembles de données NLP
    • Liste alphabétique des ensembles de données de domaine gratuit / public avec des données de texte à utiliser dans NLP.
  • [Ensembles de données] Outils de jeu de données impressionnants
    • Une liste organisée d'outils de jeu de données impressionnants.
  • [Ensembles de données] Base de données de séries chronologiques impressionnantes
    • Une liste organisée de bases de données de séries chronologiques.
  • [Ensembles de données] Awesome-Cybersecurity-Datasets
    • Une liste organisée d'ensembles de données de cybersécurité incroyablement impressionnants.
  • [Ensembles de données] ensembles de données robotiques impressionnants
    • Collections de données sur la robotique.

Apprentissage de la machine de production

Bibliothèques open source

  • [Liste, bibliothèque] Apprentissage automatique impressionnant
    • Une liste organisée de cadres d'apprentissage automatique impressionnants, de bibliothèques et de logiciels (par langue).
  • [Liste, bibliothèque] Apprentissage machine de production impressionnant
    • Ce référentiel contient une liste organisée de bibliothèques open source impressionnantes qui vous aideront à déployer, surveiller, version, échelle et sécuriser votre apprentissage automatique de production

Cadres de Big Data

  • [Liste, pratique] Awesome Big Data
    • Une liste organisée de cadres, de ressources et autres impressionnants de Big Data.

Reconnaissance

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