awesome machine learning resources

ทรัพยากรการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม

ภาษา: [อังกฤษ] [จีน/中文]

รายการทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมที่รวบรวมไว้ซึ่งครอบคลุมหัวข้อการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ

ด้วยรายการมากกว่า 380 รายการ (ธันวาคม 2021) พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อ:

• ช่วยให้ beginners เข้าใจสาขาและการพัฒนาล่าสุดในการเรียนรู้ของเครื่อง
• ช่วยให้ researchers ปฏิบัติตามแนวทางการวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องแบบใหม่
• ช่วยให้ engineers ค้นหาบทช่วยสอนและห้องสมุดที่เหมาะสมเพื่อแก้ไขปัญหาในทางปฏิบัติ

บันทึก:

• กรุณาฝาก STAR ถ้าคุณชอบโครงการนี้!
• การมีส่วนร่วม: หากคุณพบเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง / ไม่เหมาะสม / ล้าสมัย โปรดพิจารณาเปิดประเด็นหรือประชาสัมพันธ์ เราขอขอบคุณอย่างยิ่งที่คุณมีส่วนร่วมในรายการนี้!
• เครื่องหมาย: ระบุ inactive เช่น รายการที่เกี่ยวข้องได้หยุดการอัปเดตแล้ว (เป็นเวลา 12 เดือนขึ้นไป) แต่ยังคงเป็นข้อมูลอ้างอิงที่ดีสำหรับผู้เริ่มต้น

มีอะไรใหม่:

• [01/2023] เพิ่มการเรียนรู้กราฟที่ยุติธรรมในการเรียนรู้กราฟ อัปเดตส่วนอนุกรมเวลา/การเรียนรู้แบบสตรีม
• [08/2022] เพิ่มกราฟสำหรับเกณฑ์มาตรฐานการเข้าชมในการเรียนรู้กราฟ
• [04/2022] อัปเดตส่วนการเรียนรู้กราฟ
• [12/2021] อัปเดตการจัดกลุ่มส่วน
• [12/2021] อัปเดตส่วนการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และความเป็นธรรมใน AI
• [12/2021] เวอร์ชั่นภาษาจีนวางจำหน่ายแล้ว!
• [12/2021] เพิ่มส่วนสหวิทยาการ - วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (MLonCode)
• [12/2021] เพิ่มกระบวนทัศน์ส่วน - การลดขนาด (การเลือก/การแยกคุณสมบัติ)
• มากกว่า

  [12/2021] สุดยอด Machine Learning สุดเจ๋ง ลงมือทำครั้งแรก!
  

ลองดูโครงการโอเพ่นซอร์สอื่น ๆ ของ Zhining!

วงดนตรีที่ไม่สมดุล [PythonLib]

การเรียนรู้ที่ไม่สมดุล [ยอดเยี่ยม]

วงดนตรีที่เดินด้วยตนเอง [ICDE]

Meta-Sampler [NeurIPS]

สารบัญ

• สารบัญ
• การเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป
• กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง
  • การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุม/ด้วยตนเอง
  • การเรียนรู้ที่ตรงกันข้าม
  • การเรียนรู้การเป็นตัวแทน (การฝัง)
  • การเรียนรู้แบบเมตริก
  • การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
  • ถ่ายโอนการเรียนรู้
  • Meta-การเรียนรู้
  • การเรียนรู้แบบหลายงาน
  • การเรียนรู้ที่ไม่สมดุล/หางยาว
  • การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต
  • การเรียนรู้ฝ่ายตรงข้าม
  • การเรียนรู้ที่แข็งแกร่ง
  • การเรียนรู้เชิงรุก
  • การเรียนรู้ตลอดชีวิต/แบบเพิ่มหน่วย/ต่อเนื่อง
  • การเรียนรู้ทั้งมวล
  • การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML)
  • การเรียนรู้แบบสหพันธ์
  • การตรวจจับความผิดปกติ
  • การจัดกลุ่ม
  • การลดขนาด (การเลือก/การแยกคุณสมบัติ)
• งานและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง
  • คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV)
  • การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)
  • การเรียนรู้หลายรูปแบบและข้ามรูปแบบ
  • การเรียนรู้กราฟ
  • กราฟความรู้
  • อนุกรมเวลา/การเรียนรู้แบบสตรีม
  • ระบบผู้แนะนำ
  • การสืบค้นข้อมูล
  • การเล่นเกมและการค้นหา
• โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
  • แบบจำลองก่อนการฝึกอบรมและพื้นฐาน
    • ใน NLP (BERT, RoBERTa, GPT ฯลฯ)
    • ใน CV (Visual Transformers ฯลฯ)
    • ในหัวข้ออื่นๆ
  • เครือข่ายประสาทเทียม (CNN)
  • โครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ (RNN, LSTM, GRU ฯลฯ)
  • กราฟโครงข่ายประสาทเทียม (GNN, GCN, GAT ฯลฯ)
  • แบบจำลองการสร้างและเครือข่ายปฏิปักษ์เชิงสร้างสรรค์ (GAN)
  • โปรแกรมเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน
  • โมเดลแบบต้นไม้และวงดนตรี
• การตีความการเรียนรู้ของเครื่อง & ความเป็นธรรม & จริยธรรม
  • การตีความใน AI
  • ความเป็นธรรมใน AI
  • จริยธรรมในเอไอ
• สหวิทยาการ: การเรียนรู้ของเครื่อง + X
  • ระบบ (MLSys/SysML)
  • ฐานข้อมูล (AIDB/ML4DB)
  • วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (MLonCode)
  • ความปลอดภัยทางไซเบอร์
  • คอมพิวเตอร์ควอนตัม
  • การแพทย์และการดูแลสุขภาพ
  • ชีวสารสนเทศศาสตร์
  • ชีววิทยาและเคมี
  • การเงินและการค้า
  • ธุรกิจ
  • กฎ
• ชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง
• การเรียนรู้เครื่องจักรการผลิต
  • ไลบรารีโอเพ่นซอร์ส
  • กรอบข้อมูลขนาดใหญ่
• รับทราบ
• ผู้ร่วมให้ข้อมูล

การเรียนรู้ของเครื่องทั่วไป

• ฝึกฝน

  • [รายการ, ห้องสมุด] Machine Learning ที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเฟรมเวิร์ก Machine Learning ที่ยอดเยี่ยม ไลบรารี และซอฟต์แวร์ที่คัดสรรมาอย่างดี (ตามภาษา)
  • [ห้องสมุด] scikit-learn
    • scikit-learn: การเรียนรู้ของเครื่องใน Python

• วิจัย

  • [รายการ] เอกสาร-วรรณกรรม-ML-DL-RL-AI
    • บทความและวรรณกรรมเกี่ยวกับ ML/DL/RL/AI ที่ได้รับการอ้างอิงอย่างกว้างขวางและมีผลกระทบ
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายชื่อหนังสือการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยม หลักสูตร วิดีโอ การบรรยาย บทช่วยสอน และอื่นๆ อีกมากมายที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] เอกสารการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการเอกสารการเรียนรู้เชิงลึกที่ได้รับการอ้างถึงมากที่สุด (2012-2016)

กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้แบบกึ่งควบคุม/ด้วยตนเอง

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลที่ยอดเยี่ยม
    • รายการแหล่งข้อมูลการเรียนรู้แบบกึ่งกำกับดูแลที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบมีการดูแลตนเองที่ยอดเยี่ยม
    • รายการแหล่งข้อมูลการเรียนรู้แบบกำกับดูแลตนเองที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] เอกสารกำกับดูแลตนเองที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมบทความเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบกำกับตนเอง การเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบควบคุมตนเองด้วยกราฟที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้สำหรับแหล่งข้อมูลการเรียนรู้การนำเสนอกราฟแบบมีผู้ดูแลด้วยตนเองที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] GNN ที่มีการดูแลตนเองที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารเกี่ยวกับการเรียนรู้ด้วยตนเองบนโครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNN)

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] mmselfsup
    • กล่องเครื่องมือการเรียนรู้แบบควบคุมตนเองและเกณฑ์มาตรฐานของ OpenMMLab
  • [ห้องสมุด] ยูนิลีม
    • การฝึกอบรมล่วงหน้าแบบมีผู้ดูแลด้วยตนเองขนาดใหญ่ทั้งในด้านงาน ภาษา และรูปแบบต่างๆ
  • [ห้องสมุด] อัลเบิร์ต
    • Lite BERT สำหรับการเรียนรู้ด้วยตนเองในการนำเสนอภาษา

การเรียนรู้ที่ตรงกันข้าม

• ทั่วไป

  • [รายการ] PyContrast
    • Repo นี้แสดงรายการเอกสารการเรียนรู้แบบเปรียบเทียบล่าสุด และรวมโค้ดสำหรับหลายๆ เอกสารด้วย
  • [รายการ] การเรียนรู้ที่ตรงกันข้ามที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารการเรียนรู้แบบกำกับตนเองเชิงเปรียบเทียบที่ยอดเยี่ยมที่ครอบคลุม
  • [รายการ] เอกสารและรหัสการเรียนรู้ที่ตรงกันข้ามที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารและรหัสการเรียนรู้แบบตรงกันข้ามที่ยอดเยี่ยมที่ครอบคลุม

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] PyGCL
    • ไลบรารีการเรียนรู้กราฟคอนทราสต์สำหรับ PyTorch

การเรียนรู้การเป็นตัวแทน (การฝัง)

• ทั่วไป

  • [รายการ] โมเดลการฝังที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการบทช่วยสอนโมเดลการฝัง โปรเจ็กต์ และชุมชนที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] สุดยอด-การเป็นตัวแทน-การเรียนรู้
    • รายการเรื่องรออ่านสำหรับหัวข้อในการเรียนรู้แบบเป็นตัวแทน

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การฝังประโยคที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้ของประโยคที่ฝึกไว้ล่วงหน้าและโมเดลการฝังคำ
  • [รายการ] การแสดงประสาทโดยนัยที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้เกี่ยวกับการเป็นตัวแทนทางระบบประสาทโดยนัย
  • [รายการ] สุดยอด-2vec
    • รายการโมเดลการฝังประเภท 2vec ที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] Awesome-VAE
    • งานที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ VAE, การคลี่คลาย, การเรียนรู้การเป็นตัวแทน และโมเดลเชิงกำเนิด
  • [รายการ] การเรียนรู้การแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมด้วย Transformers
    • Transformers ที่ยอดเยี่ยม (การเอาใจใส่ตนเอง) ใน Computer Vision
  • [รายการ] การเรียนรู้การนำเสนอกราฟเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้สำหรับแหล่งข้อมูลการเรียนรู้การแสดงกราฟเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] การฝังเครือข่ายที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การเรียนรู้การเป็นตัวแทนเครือข่าย การฝังกราฟ การฝังความรู้
  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับ NRL/NE - ไม่ได้ใช้งาน]
    • NRL: การเรียนรู้การเป็นตัวแทนเครือข่าย NE: การฝังเครือข่าย
  • [รายการ] เอกสารเป็นตัวแทนคลี่คลาย [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • เอกสารเกี่ยวกับการเรียนรู้การนำเสนอแบบแยกส่วน (และ "แบบทั่วไป") เป็นครั้งคราว
  • [รายการ] การเรียนรู้การเป็นตัวแทนบนกราฟต่างกัน [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การฝังกราฟที่แตกต่างกัน GNN และแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน

การเรียนรู้แบบเมตริก

• ฝึกฝน
  • [ห้องสมุด] pytorch-metric-learning
    • วิธีที่ง่ายที่สุดในการใช้การเรียนรู้แบบเมตริกเชิงลึกในแอปพลิเคชันของคุณ
  • [ห้องสมุด] เมตริก-เรียนรู้
    • metric-learn: การเรียนรู้แบบเมตริกใน Python
  • [การรวบรวมโค้ด] การวัดเชิงลึก-การเรียนรู้-พื้นฐาน [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การใช้งาน PyTorch สำหรับไปป์ไลน์การเรียนรู้การวัดเชิงลึก

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้การเสริมกำลังที่ยอดเยี่ยม
    • รายการแหล่งข้อมูลที่คัดสรรมาเพื่อการเรียนรู้แบบเสริมกำลังโดยเฉพาะ
  • [รายการ] เอกสาร DL & RL ที่ยอดเยี่ยมและแหล่งข้อมูลอื่น ๆ
    • รายการเอกสารล่าสุดเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกและการเรียนรู้แบบเสริมเชิงลึก
  • [รายการ] RL ลึกที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรการเรียนรู้การเสริมกำลังเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมที่รวบรวมไว้
  • [รายการ] การเรียนรู้การเสริมกำลังที่ยอดเยี่ยม (CH/中文) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • 强化学习从入门到放弃的资料

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] RL ออฟไลน์ที่ยอดเยี่ยม
    • นี่คือชุดงานวิจัยและเอกสารทบทวนสำหรับการเรียนรู้แบบเสริมกำลังแบบออฟไลน์
  • [รายการ] RL โลกแห่งความจริงที่ยอดเยี่ยม
    • แหล่งข้อมูลที่ดีเยี่ยมสำหรับการทำงานการเรียนรู้แบบเสริมแรงในสถานการณ์ชีวิตจริง เอกสาร โครงการ และอื่นๆ
  • [รายการ] สุดยอดเกม AI
    • รายการทรัพยากร AI ของเกมที่ได้รับการดูแลจัดการแต่ไม่สมบูรณ์เกี่ยวกับการเรียนรู้แบบหลายตัวแทน
  • [รายการ] การแข่งขัน RL ที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมการแข่งขันการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
  • [รายการ] สุดยอดวิทยาการหุ่นยนต์
    • นี่คือรายชื่อหนังสือ หลักสูตร และแหล่งข้อมูลอื่นๆ สำหรับวิทยาการหุ่นยนต์
  • [รายการ] RL ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายชื่อแหล่งทรัพยากรการเรียนรู้เสริมกำลังที่คัดสรรแล้วสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
  • [รายการ] RL ที่ยอดเยี่ยมสำหรับการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์
    • รายการทรัพยากรที่คัดสรรมาโดยเฉพาะเพื่อเสริมการเรียนรู้ที่นำไปใช้กับความปลอดภัยทางไซเบอร์

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] ห้องออกกำลังกาย
    • ชุดเครื่องมือสำหรับการพัฒนาและเปรียบเทียบอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง
  • [ห้องสมุด] trfl
    • การเรียนรู้การเสริมแรง TensorFlow
  • [ห้องสมุด] rlpyt
    • การเรียนรู้แบบเสริมกำลังใน PyTorch
  • [ห้องสมุด] rlkit
    • กรอบการเรียนรู้เสริมและอัลกอริธึมที่นำมาใช้ใน PyTorch
  • [ห้องสมุด] มาโร
    • แพลตฟอร์ม Multi-Agent Resource Optimization (MARO) เป็นตัวอย่างของ Reinforcement Learning as a Service (RaaS) สำหรับปัญหาในการเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากรในโลกแห่งความเป็นจริง
  • [ห้องสมุด] โจร
    • ไลบรารี Python สำหรับ Multi-Armed Bandits
  • [ห้องสมุด] BanditLib
    • ไลบรารีอัลกอริทึมโจรตามบริบท
  • [บทช่วยสอน] การเสริมกำลังการเรียนรู้และการแนะนำ
    • การจำลองแบบ Python สำหรับการเรียนรู้การเสริมกำลังหนังสือของ Sutton & Barto: บทนำ (ฉบับที่ 2)
  • [การรวบรวมรหัส] การเสริมกำลังการเรียนรู้ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การดำเนินการอัลกอริทึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง Python, ยิม OpenAI, เทนเซอร์โฟลว์
  • [บทช่วยสอน] การเสริมกำลังการเรียนรู้ด้วยเทนเซอร์โฟลว์ (อังกฤษและจีน) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • วิธีการเรียนรู้แบบเสริมกำลังและบทช่วยสอน
  • [การรวบรวมรหัส] การเสริมกำลังการเรียนรู้ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • ตัวอย่างการเรียนรู้การเสริมแรงขั้นต่ำและสะอาด

ถ่ายโอนการเรียนรู้

• ทั่วไป

  • [รายการ] 迁移学习 ถ่ายโอนการเรียนรู้
    • ทุกสิ่งเกี่ยวกับการถ่ายโอนการเรียนรู้
  • [รายการ] การถ่ายโอนการเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารดีๆ และแหล่งข้อมูลดีๆ เกี่ยวกับการถ่ายโอนการเรียนรู้ การปรับโดเมน และการแปลระหว่างโดเมนโดยทั่วไป

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การปรับโดเมนที่ยอดเยี่ยม
    • Repo นี้รวบรวมสิ่งที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับการปรับโดเมน รวมถึงเอกสาร โค้ด ฯลฯ
  • [รายการ] ลักษณะทั่วไปของโดเมน
    • เอกสารและชุดข้อมูลลักษณะทั่วไปของโดเมน

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] โอน-การเรียนรู้-ห้องสมุด
    • ถ่ายโอนไลบรารีการเรียนรู้สำหรับการปรับเปลี่ยนโดเมน การปรับเปลี่ยนงาน และลักษณะทั่วไปของโดเมน
  • [การรวบรวมรหัส] การถ่ายโอนการเรียนรู้เชิงลึก
    • ชุดของการใช้งานอัลกอริธึมการปรับโดเมนเชิงลึก
  • [บทช่วยสอน] การถ่ายโอนการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติด้วย Python [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การเรียนรู้เชิงลึกทำให้ง่ายขึ้นโดยการถ่ายโอนการเรียนรู้ก่อนหน้าโดยใช้ระบบนิเวศการเรียนรู้เชิงลึกของ Python

Meta-การเรียนรู้

• ทั่วไป

  • [การรวบรวมโค้ด] ทอร์ชเมต้า
    • ชุดของส่วนขยายและตัวโหลดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตและเมตาเลิร์นนิงใน PyTorch
  • [รายการ] เอกสาร Meta-Learning [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การเรียนรู้เมตา / การเรียนรู้ที่จะเรียนรู้ / การเรียนรู้แบบ One Shot / การเรียนรู้ตลอดชีวิต
  • [รายการ] การเรียนรู้ Meta ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการเอกสาร Meta Learning, โค้ด, หนังสือ, บล็อก, วิดีโอ, ชุดข้อมูล และทรัพยากรอื่นๆ ที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] สุดยอดการเรียนรู้เมตา [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการแหล่งข้อมูล Meta-Learning ที่คัดสรรแล้ว

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] Learn2Learn
    • ห้องสมุด PyTorch สำหรับการวิจัยเมตาเลิร์นนิง
  • [การรวบรวมโค้ด] pytorch-meta
    • ชุดของส่วนขยายและตัวโหลดข้อมูลสำหรับการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อตและเมตาเลิร์นนิงใน PyTorch
  • [บทช่วยสอน] Hands-On-Meta-Learning-With-Python [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การเรียนรู้โดยใช้ One-Shot Learning, MAML, Reptile, Meta-SGD และอื่นๆ อีกมากมายด้วย Tensorflow

การเรียนรู้แบบหลายงาน

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบมัลติทาสก์
    • นักวิชาการเพื่อการเรียนรู้แบบมัลติทาสก์ เอกสาร แบบสำรวจ สไลด์ การดำเนินการ และโครงการโอเพ่นซอร์ส
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบหลายงานที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารล่าสุดเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบหลายงาน (MTL) ปี 2021 จากมุมมองของ ML

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบ Multi-Task ที่ยอดเยี่ยม (สำหรับการมองเห็น)
    • รายการเอกสารเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบหลายงานสำหรับ คอมพิวเตอร์วิทัศน์

• ฝึกฝน

  • [การรวบรวมโค้ด] Multi-Task-Learning-PyTorch
    • ใช้โมเดลการเรียนรู้แบบหลายงานและกลยุทธ์การฝึกอบรมใน PyTorch

การเรียนรู้ที่ไม่สมดุล/หางยาว

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้ที่ไม่สมดุลที่ยอดเยี่ยม
    • ทุกอย่างเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ไม่สมดุล (หางยาว) เฟรมเวิร์กและไลบรารี (จัดกลุ่มตามภาษาการเขียนโปรแกรม), เอกสารวิจัย (จัดกลุ่มตามสาขาการวิจัย), ชุดข้อมูลที่ไม่สมดุล, อัลกอริธึม, ยูทิลิตี้, Jupyter Notebooks และ Talks
  • [รายการ] การเรียนรู้หางยาวที่ยอดเยี่ยม
    • บทความที่เกี่ยวข้องได้รับการสรุป รวมถึงการประยุกต์ใช้ในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ โดยเฉพาะการจัดหมวดหมู่รูปภาพ และการเรียนรู้แบบหลายป้ายกำกับขั้นสูง (XML) โดยเฉพาะการจัดหมวดหมู่ข้อความ
  • [รายการ] การเรียนรู้หางยาวที่ยอดเยี่ยม*
    • รายการแหล่งเรียนรู้หางยาวเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การจดจำหางยาวที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้ของการยกย่องแบบหางยาวและทรัพยากรที่เกี่ยวข้อง
  • [รายการ] การจำแนกอนุกรมเวลาที่ไม่สมดุลที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการกระดาษของการจำแนกอนุกรมเวลาที่ไม่สมดุลด้วยการเรียนรู้เชิงลึก

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] ไม่สมดุล-เรียนรู้
    • แพ็คเกจ Python เพื่อจัดการกับคำสาปของชุดข้อมูลที่ไม่สมดุลในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [ห้องสมุด] วงดนตรีไม่สมดุล (อังกฤษ&จีน)
    • 类别不平衡/长尾机器学习 | 类别不平衡/长尾机器学习การเรียนรู้ทั้งมวลที่ไม่สมดุลหรือหางยาวใน Python

การเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต

• ทั่วไป

  • [รายการ] Awesome Papers ไม่กี่ช็อต
    • เอกสารการเรียนรู้เพียงไม่กี่ฉบับที่เผยแพร่ในการประชุมชั้นนำ

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารการแบ่งส่วนความหมายแบบไม่กี่ช็อต
    • เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนความหมายแบบไม่กี่ช็อต
  • [รายการ] การสร้างภาพไม่กี่ช็อตที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสาร ชุดข้อมูล และลิงก์ที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องกับการสร้างภาพไม่กี่ช็อต

• ฝึกฝน

  • [การรวบรวมโค้ด] การเรียนรู้แบบสั้นๆ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • โค้ดที่สะอาด อ่านได้ และทดสอบแล้วเพื่อสร้างงานวิจัยการเรียนรู้สั้นๆ

การเรียนรู้ฝ่ายตรงข้าม

ดูเพิ่มเติมที่: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง -> โมเดลทั่วไปและเครือข่ายฝ่ายตรงข้ามทั่วไป (GAN)

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องฝ่ายตรงข้ามที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการทรัพยากรการเรียนรู้ของเครื่องฝ่ายตรงข้ามที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] ตัวอย่างฝ่ายตรงข้ามที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการแหล่งข้อมูลที่น่าทึ่งสำหรับตัวอย่างฝ่ายตรงข้ามในการเรียนรู้เชิงลึก

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับการโจมตีและการป้องกันฝ่ายตรงข้ามด้วยข้อความ (TAAD)
  • [รายการ] วรรณกรรมการเรียนรู้ฝ่ายตรงข้ามกราฟ
    • รายชื่อเอกสารการโจมตีและการป้องกันฝ่ายตรงข้ามที่รวบรวมไว้บนข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟ

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] กล่องเครื่องมือฝ่ายตรงข้ามที่แข็งแกร่ง
    • กล่องเครื่องมือ Adversarial Robustness (ART) - ไลบรารี Python เพื่อความปลอดภัยในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [ห้องสมุด] AdversarialDNN-สนามเด็กเล่น
    • เครื่องมือแสดงภาพบนเว็บสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องฝ่ายตรงข้าม / LiveDemo

การเรียนรู้ที่แข็งแกร่ง

• ทั่วไป

  • [รายการ] โค้ดที่สะอาด อ่านง่าย และทดสอบแล้วเพื่อสร้างงานวิจัยการเรียนรู้แบบไม่กี่ช็อต การเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยมพร้อมสัญญาณรบกวนจากฉลาก
    • รายการแหล่งข้อมูลที่รวบรวมไว้สำหรับการเรียนรู้ด้วยป้ายกำกับที่มีเสียงดัง
  • [รายการ] เอกสารของ ML ที่แข็งแกร่ง (กลาโหม)
    • เอกสารที่เกี่ยวข้องสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ (เราเน้นที่การป้องกันเป็นหลัก)

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] กล่องเครื่องมือฝ่ายตรงข้ามที่แข็งแกร่ง
    • กล่องเครื่องมือ Adversarial Robustness (ART) - ไลบรารี Python เพื่อความปลอดภัยในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [ห้องสมุด] ความทนทาน-ยิม
    • Robustness Gym เป็นชุดเครื่องมือประเมินผลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
  • [ห้องสมุด] robustdg
    • ชุดเครื่องมือสำหรับสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สรุปโดเมนที่มองไม่เห็น และทนทานต่อความเป็นส่วนตัวและการโจมตีอื่นๆ

การเรียนรู้เชิงรุก

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงรุกที่ยอดเยี่ยม
    • มีการแบ่งประเภทผลงานการเรียนรู้แบบลงมือปฏิบัติในอดีต
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงรุกที่ยอดเยี่ยม*
    • รายการ Active Learning ที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงรุกที่ยอดเยี่ยม**
    • รายการทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงรุกในการเรียนรู้ของเครื่อง

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] modAL
    • กรอบการเรียนรู้แบบแอคทีฟแบบแยกส่วนสำหรับ Python
  • [ห้องสมุด] libact
    • libact: การเรียนรู้แบบแอคทีฟแบบพูลใน Python
  • [ห้องสมุด] pytorch_active_learning
    • ห้องสมุด PyTorch สำหรับการเรียนรู้แบบแอคทีฟที่มาพร้อมกับหนังสือการเรียนรู้ของเครื่องแบบ Human-in-the-Loop
  • [การรวบรวมรหัส] การเรียนรู้เชิงลึกเชิงลึก
    • การใช้งาน Python ของอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบแอคทีฟหลายอย่าง
  • [คอลเลกชันโค้ด] สนามเด็กเล่นการเรียนรู้แบบแอคทีฟ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • โมดูล Python สำหรับการทดลองกับอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบแอคทีฟต่างๆ

การเรียนรู้ตลอดชีวิต/แบบเพิ่มหน่วย/ต่อเนื่อง

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วยที่ยอดเยี่ยม / การเรียนรู้ตลอดชีวิต
    • บทความในการเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วย / การเรียนรู้ตลอดชีวิต
  • [รายการ] วรรณกรรมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
    • บทความในการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
  • [รายการ] การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง/ตลอดชีวิตที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสาร บล็อก ชุดข้อมูล และซอฟต์แวร์
  • [รายการ] เอกสารการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
    • รายการเอกสารการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง รวบรวมโดย ContinualAI
  • [รายการ] รายการเอกสารการเรียนรู้ตลอดชีวิต [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • บทความในการเรียนรู้ตลอดชีวิต / การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง

• ฝึกฝน

  • [การรวบรวมรหัส] การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
    • PyTorch ใช้วิธีการต่างๆ เพื่อการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
  • [การรวบรวมโค้ด] increamental_learning.pytorch
    • คอลเลกชันของการนำเอกสารการเรียนรู้แบบเพิ่มหน่วยไปใช้
  • [การรวบรวมโค้ด] การเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง-เกณฑ์มาตรฐาน [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • ประเมินการเปลี่ยนงานสามประเภทด้วยอัลกอริธึมการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องยอดนิยม

การเรียนรู้ทั้งมวล

ดูเพิ่มเติมที่: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง -> โมเดลแบบต้นไม้และแบบ Ensemble

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้ Ensemble ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • หนังสือ เอกสาร หลักสูตร บทช่วยสอน ห้องสมุด ชุดข้อมูล

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารวิจัยการเพิ่มการไล่ระดับสีที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารการไล่ระดับสีและการส่งเสริมแบบปรับตัวที่คัดสรรพร้อมการใช้งาน
  • [รายการ] ป่าสุ่มที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้เกี่ยวกับวิธีการที่ใช้ต้นไม้และอื่นๆ รวมถึงแต่ไม่จำกัดเพียงป่าสุ่ม การบรรจุถุง และการส่งเสริม

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] xgboost
    • ไลบรารี่การเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสี (GBDT, GBRT หรือ GBM) ที่ปรับขนาดได้ แบบพกพา และแบบกระจาย
  • [ห้องสมุด] LightGBM
    • เฟรมเวิร์กการเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีที่รวดเร็ว กระจาย และมีประสิทธิภาพสูง (GBT, GBDT, GBRT, GBM หรือ MART)
  • [ห้องสมุด] catboost
    • การเร่งความเร็วไล่โทนสีที่รวดเร็ว ปรับขนาดได้ และมีประสิทธิภาพสูงบนไลบรารี Decision Trees
  • [ห้องสมุด] คอมโบ
    • กล่องเครื่องมือ Python สำหรับการรวมโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [ห้องสมุด] วงดนตรีไม่สมดุล (อังกฤษ&จีน)
    • 类别不平衡/长尾机器学习 | 类别不平衡/长尾机器学习การเรียนรู้ทั้งมวลที่ไม่สมดุลหรือหางยาวใน Python
  • [ห้องสมุด] เลนส์ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • ไลบรารี Python สำหรับการเรียนรู้ทั้งมวลที่มีประสิทธิภาพสูง

การเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ (AutoML)

• ทั่วไป

  • [รายการ] เอกสาร AutoML ที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารการเรียนรู้ของเครื่องอัตโนมัติ บทความ บทช่วยสอน สไลด์ และโปรเจ็กต์
  • [รายการ] AutoDL ที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึกแบบอัตโนมัติที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] AutoML ที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมรายชื่องานวิจัย เครื่องมือ โครงการ และทรัพยากรอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องกับ AutoML

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารค้นหาสถาปัตยกรรมประสาทที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารค้นหาสถาปัตยกรรมประสาท
  • [รายการ] ค้นหาสถาปัตยกรรมที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการการค้นหาสถาปัตยกรรมที่ยอดเยี่ยมและแหล่งข้อมูลการเพิ่มประสิทธิภาพไฮเปอร์พารามิเตอร์ที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] AutoML ที่ยอดเยี่ยมและรุ่นน้ำหนักเบา [ ไม่ได้ใช้งาน]

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] NNI (Neural Network Intelligence)
    • ชุดเครื่องมือ AutoML แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับวงจรการเรียนรู้ของเครื่องแบบอัตโนมัติ รวมถึงวิศวกรรมฟีเจอร์ การค้นหาสถาปัตยกรรมประสาท การบีบอัดโมเดล และการปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์
  • [ห้องสมุด] ทีพอท
    • เครื่องมือ Python Automated Machine Learning ที่ปรับไปป์ไลน์การเรียนรู้ของเครื่องให้เหมาะสมโดยใช้การเขียนโปรแกรมทางพันธุกรรม
  • [ห้องสมุด] ลุดวิก
    • กรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่ประกาศโดยเน้นข้อมูล
  • [ห้องสมุด] ออโต้เครา
    • ไลบรารี AutoML สำหรับการเรียนรู้เชิงลึก
  • [ไลบรารี] อัตโนมัติ
    • (Google Brain AutoML) รายการโมเดลและไลบรารีที่เกี่ยวข้องกับ AutoML
  • [ห้องสมุด] ออโต้กลูออน
    • AutoGluon: AutoML สำหรับข้อความ รูปภาพ และข้อมูลแบบตาราง
  • [ห้องสมุด] adanet
    • AutoML ที่รวดเร็วและยืดหยุ่นพร้อมการรับประกันการเรียนรู้
  • [ห้องสมุด] FLAML
    • ไลบรารีที่รวดเร็วสำหรับ AutoML และการปรับแต่ง

การเรียนรู้แบบสหพันธ์

• ทั่วไป

  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐที่ยอดเยี่ยม
    • รายการสิ่งพิมพ์การเรียนรู้แบบสหพันธ์ที่รวบรวมไว้ ซึ่งจัดระเบียบใหม่จาก Arxiv (ส่วนใหญ่)
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ที่ยอดเยี่ยม*
    • รายการทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้แบบสมาพันธ์และความเป็นส่วนตัวในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสหพันธรัฐที่ยอดเยี่ยม
    • รายการงานวิจัยที่รวบรวมไว้ด้านการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ
  • [รายการ] 联邦学习 การเรียนรู้แบบสหพันธ์
    • ทุกอย่างเกี่ยวกับการเรียนรู้แบบสหพันธรัฐ
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสหพันธ์
    • เอกสารการเรียนรู้แบบสหพันธ์ (จัดกลุ่มตามหัวข้อ)

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] คอมพิวเตอร์รวมที่ยอดเยี่ยม
    • คอลเลกชันของเอกสารการวิจัย โค้ด บทช่วยสอน และบล็อกเกี่ยวกับ ML ที่ดำเนินการในลักษณะรวมศูนย์ (กระจาย; กระจายอำนาจ)
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับกราฟและเอกสาร GNN
    • การเรียนรู้แบบสมาพันธ์บนกราฟ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน GNN กราฟความรู้ และ GNN ส่วนตัว

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] โชคชะตา
    • กรอบการเรียนรู้แบบสมาพันธ์ระดับอุตสาหกรรม
  • [ห้องสมุด] สหพันธรัฐ
    • กรอบการทำงานสำหรับการนำการเรียนรู้แบบรวมศูนย์ไปใช้ (TensorFlow)
  • [รหัส] Federated-Learning-PyTorch
    • การนำเอกสารการเรียนรู้แบบสมาพันธ์วานิลลาไปใช้
  • [ห้องสมุด] ดอกไม้
    • แนวทางแบบรวมศูนย์สำหรับการเรียนรู้ การวิเคราะห์ และการประเมินผลแบบรวมศูนย์ รวมเวิร์กโหลด เฟรมเวิร์ก ML และภาษาการเขียนโปรแกรมใดๆ

การตรวจจับความผิดปกติ

• ทั่วไป

  • [รายการ] ทรัพยากรการเรียนรู้การตรวจจับความผิดปกติ
    • หนังสือ & เอกสารวิชาการ & หลักสูตรออนไลน์และวิดีโอ & ชุดข้อมูลที่ผิดปกติ & โอเพ่นซอร์สและห้องสมุดเชิงพาณิชย์ & ชุดเครื่องมือ & การประชุมสำคัญ & วารสาร
  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรการตรวจจับความผิดปกติที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติที่ยอดเยี่ยม* [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการเอกสารเกี่ยวกับการตรวจหาความผิดปกติ

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติของอนุกรมเวลาที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเครื่องมือและชุดข้อมูลสำหรับการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา
  • [รายการ] เอกสารวิจัยการตรวจจับการฉ้อโกงที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารการตรวจจับการฉ้อโกงที่รวบรวมไว้
  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติของวิดีโอที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารสำหรับการตรวจจับความผิดปกติทางวิดีโอ คอลเลกชันรหัสที่เผยแพร่
  • [รายการ] การวิเคราะห์บันทึกที่ยอดเยี่ยม
    • สิ่งตีพิมพ์และนักวิจัยเกี่ยวกับการวิเคราะห์บันทึก การตรวจจับความผิดปกติ การแปลตำแหน่งข้อผิดพลาด และ AIOps

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] พยอด
    • กล่องเครื่องมือ Python สำหรับการตรวจจับค่าผิดปกติที่ปรับขนาดได้ (การตรวจจับความผิดปกติ)
  • [รหัส] RNN-Time-series-Anomaly-Detection
    • โมเดลเครื่องตรวจจับความผิดปกติอนุกรมเวลาที่ใช้ RNN ใช้งานใน Pytorch
  • [ไลบรารี (R)] การตรวจจับความผิดปกติ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การตรวจจับความผิดปกติด้วย R.
  • [ห้องสมุด] ลูมินอล [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • ไลบรารีการตรวจจับความผิดปกติและความสัมพันธ์

การจัดกลุ่ม

• ทั่วไป

  • [รายการ] การทำคลัสเตอร์แบบลึก
    • การทำคลัสเตอร์แบบลึก: วิธีการและการนำไปปฏิบัติ

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารวิจัยการตรวจจับชุมชนที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมเอกสารการตรวจจับชุมชน
  • [รายการ] การทำคลัสเตอร์หลายมุมมองที่ยอดเยี่ยม
    • คอลเลกชันสำหรับวิธีการจัดกลุ่มหลายมุมมองที่ล้ำสมัย (SOTA) (เอกสาร โค้ด และชุดข้อมูล)
  • [รายการ] การจัดกลุ่มกราฟเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม
    • คอลเลกชันของวิธีการจัดกลุ่มกราฟเชิงลึกที่ล้ำสมัย (SOTA) (เอกสาร โค้ด และชุดข้อมูล)

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] ล้มเหลว
    • ไลบรารีสำหรับการค้นหาความคล้ายคลึงกันที่มีประสิทธิภาพและการจัดกลุ่มเวกเตอร์ที่มีความหนาแน่นสูง
  • [ห้องสมุด] hdbscan
    • การใช้งานคลัสเตอร์ HDBSCAN ที่มีประสิทธิภาพสูง
  • [การรวบรวมโค้ด] การจำแนกอนุกรมเวลาและการจัดกลุ่ม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การจำแนกอนุกรมเวลาและโค้ดการจัดกลุ่มที่เขียนด้วย Python

การลดขนาด (การเลือก/การแยกคุณสมบัติ)

• ทั่วไป

  • [รายการ] วิศวกรรมคุณสมบัติที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้สำหรับเทคนิควิศวกรรมฟีเจอร์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องโดยเฉพาะ

• ฝึกฝน

  • เครื่องมือฟีเจอร์ [ไลบรารี]
    • ไลบรารี Python แบบโอเพ่นซอร์สสำหรับวิศวกรรมฟีเจอร์อัตโนมัติ
  • [ไลบรารี] ตัวเลือกคุณสมบัติ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • ตัวเลือกคุณสมบัติ: การเลือกคุณสมบัติอย่างง่ายใน Python
  • [ห้องสมุด] คุณสมบัติ scikit [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • พื้นที่เก็บข้อมูลการเลือกคุณสมบัติโอเพ่นซอร์สในหลาม
  • [บทช่วยสอน] DimensionalityReduction_alo_codes (ภาษาจีน) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • xx特征提取/数据降维:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE等降维算法的python实现xxx.
  • [บทช่วยสอน] คุณสมบัติทางวิศวกรรมและการเลือกคุณสมบัติ [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • คำแนะนำสำหรับวิศวกรรมฟีเจอร์และการเลือกฟีเจอร์ พร้อมการใช้งานและตัวอย่างใน Python
  • [บทช่วยสอน] การเลือกคุณสมบัติสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • วิธีการพร้อมตัวอย่างการเลือกคุณสมบัติระหว่างการประมวลผลล่วงหน้าในการเรียนรู้ของเครื่อง

งานและแอปพลิเคชันการเรียนรู้ของเครื่อง

คอมพิวเตอร์วิทัศน์ (CV)

• ทั่วไป

  • [รายการ] สุดยอดคอมพิวเตอร์วิทัศน์
    • รายการทรัพยากรคอมพิวเตอร์วิทัศน์ที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี
  • [รายการ] Visual-Transformer ที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมเอกสาร Transformer พร้อม Computer-Vision (CV)
  • [รายการ] วิสัยทัศน์อันล้ำลึกที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการแหล่งข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกที่รวบรวมไว้สำหรับคอมพิวเตอร์วิทัศน์

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การเรียนรู้การแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมด้วย Transformers
    • Transformers ที่ยอดเยี่ยม (การเอาใจใส่ตนเอง) ใน Computer Vision
  • [รายการ] การจดจำใบหน้าที่ยอดเยี่ยม
    • การตรวจจับใบหน้า & การแบ่งส่วน & การจัดตำแหน่ง & การติดตาม และอีกมากมาย
  • [รายการ] ฟิลด์ Radiance Neural Radiance ที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเอกสารด้านความกระจ่างใสของระบบประสาทที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] การเรนเดอร์ระบบประสาทที่ยอดเยี่ยม
    • คอลเลกชันของทรัพยากรเกี่ยวกับการเรนเดอร์ระบบประสาท
  • [รายการ] เทคโนโลยี Inpainting ที่ยอดเยี่ยม
    • รายชื่อเอกสารและทรัพยากรด้านการวาดภาพที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] การแปลภาพเป็นภาพที่ยอดเยี่ยม
    • แหล่งรวบรวมแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับการแปลภาพเป็นภาพ
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อการติดตามและการตรวจจับ
    • การรวบรวมเอกสาร ชุดข้อมูล โค้ด และทรัพยากรอื่นๆ สำหรับการตรวจจับและติดตามวัตถุโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึก
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการวิเคราะห์วิดีโอ
    • การวิเคราะห์วิดีโอ โดยเฉพาะการเรียนรู้ต่อเนื่องหลายรูปแบบเพื่อการวิจัยการวิเคราะห์วิดีโอ
  • [รายการ] การลบภาพและวิดีโอ
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้สำหรับการลบภาพเบลอและวิดีโอ
  • [รายการ] เอกสารการแบ่งส่วนความหมายแบบไม่กี่ช็อต
    • เอกสารที่เกี่ยวข้องกับการแบ่งส่วนความหมายแบบไม่กี่ช็อต
  • [รายการ] การสร้างภาพไม่กี่ช็อตที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสาร ชุดข้อมูล และลิงก์ที่เกี่ยวข้องที่เกี่ยวข้องกับการสร้างภาพไม่กี่ช็อต
  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติของวิดีโอที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารสำหรับการตรวจจับความผิดปกติทางวิดีโอ คอลเลกชันรหัสที่เผยแพร่
  • [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่อง 3D
    • เรียนรู้จากการแสดงภาพ 3 มิติ
  • [รายการ] น่ากลัว-3D-วิสัยทัศน์ (จีน)
    • 3D 视觉算法、SLAM、vSLAM、计算机视觉
  • [รายการ] การสร้างใหม่ 3 มิติด้วยวิธีการเรียนรู้เชิงลึก
    • จุดเน้นของรายการนี้อยู่ที่โครงการโอเพ่นซอร์สที่โฮสต์บน Github
  • [รายการ] Awsome_Deep_Geometry_Learning
    • รายการแหล่งข้อมูลเกี่ยวกับโซลูชันการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับการประมวลผลรูปร่าง 3 มิติ
  • [รายการ] การจำแนกภาพที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการเอกสารและรหัสการจัดหมวดหมู่รูปภาพการเรียนรู้เชิงลึกที่คัดสรรมาตั้งแต่ปี 2014
  • [รายการ] การตรวจจับวัตถุที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
  • [รายการ] ใบหน้าที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • อัลกอริธึม ชุดข้อมูล และเอกสารที่เกี่ยวข้องกับใบหน้า
  • [รายการ] การประมาณท่าทางของมนุษย์ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • แหล่งรวบรวมทรัพยากรเกี่ยวกับปัญหาที่เกี่ยวข้องกับท่าทางของมนุษย์
  • [รายการ] การสร้างวิดีโอที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายการผลงานที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี (ปัจจุบันมีงานวิจัย 257 ฉบับ) เกี่ยวกับการสร้างวิดีโอและการเรียนรู้การนำเสนอวิดีโอ

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

• ทั่วไป

  • [รายการ] NLP ที่ยอดเยี่ยม
    • รายการแหล่งข้อมูลที่รวบรวมไว้สำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยเฉพาะ
  • [รายการ] การติดตามความคืบหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
    • พื้นที่เก็บข้อมูลเพื่อติดตามความคืบหน้าในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) รวมถึงชุดข้อมูลและความทันสมัยในปัจจุบันสำหรับงาน NLP ที่พบบ่อยที่สุด
  • [รายการ] BERT & Transfer Learning ที่ยอดเยี่ยมใน NLP
    • Transformers (BERT) กลไกความสนใจ สถาปัตยกรรม/เครือข่าย Transformers และการถ่ายโอนการเรียนรู้ใน NLP
  • [รายการ] funNLP: คลังอาวุธ NLP ที่ทรงพลังที่สุด (จีน)
    • NLP民工的乐园: 几乎最全的中文NLP资源库
  • [รายการ, บทช่วยสอน] ML-NLP (ภาษาจีน)
    • 此项目是机器学习、NLPเลดี้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
  • [รายการ] สุดยอด NLP จีน (จีน) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • 中文自然语言处理相关资料
  • [รายการ] สุดยอดเบิร์ต [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีไว้เพื่อรวบรวมทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับ BERT

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] รายการเรื่องรออ่านการแปลด้วยเครื่อง
    • รายการอ่านคำแปลด้วยเครื่องที่ดูแลโดย Tsinghua Natural Language Processing Group
  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับแบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (PLM)
    • แสดงรายการงานตัวแทนบางส่วนเกี่ยวกับ PLM และแสดงความสัมพันธ์ด้วยไดอะแกรม
  • [รายการ] พรอมต์เปเปอร์
    • เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับการปรับแต่งแบบทันทีสำหรับโมเดลภาษาที่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้า
  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับ NRE
    • NRE: การสกัดความสัมพันธ์ทางประสาท
  • [รายการ] การตอบคำถามที่ยอดเยี่ยม
    • รายการหัวข้อการตอบคำถาม (QA) ที่คัดสรรแล้ว
  • [รายการ] การโจมตีและป้องกันฝ่ายตรงข้ามด้วยข้อความ (TAAD)
    • เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับการโจมตีและการป้องกันฝ่ายตรงข้ามด้วยข้อความ
  • [รายการ] ความเข้าใจในการอ่านเครื่อง
    • เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับความเข้าใจในการอ่านของเครื่อง
  • [รายการ] Legal Intelligence (NLP)
    • เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับข่าวกรองทางกฎหมาย
  • [รายการ] เอกสารความเป็นธรรม NLP ที่ยอดเยี่ยม
    • บทความเกี่ยวกับความเป็นธรรมใน NLP
  • [รายการ] NLP ทางการเงินที่ยอดเยี่ยม
    • วิจัยการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับโดเมนทางการเงิน
  • [รายการ] วรรณกรรม Graph4NLP
    • รายการวรรณกรรมเกี่ยวกับ Deep Learning บนกราฟสำหรับ NLP
  • [รายการ] สุดยอดการแพทย์แผนจีน NLP (จีน)
    • 中文医学NLP公เปิด资源整理
  • [รายการ] NLP4Rec-เอกสาร
    • การรวบรวมกระดาษ NLP สำหรับระบบผู้แนะนำ
  • [รายการ] DataAug4NLP
    • การรวบรวมเอกสารและทรัพยากรสำหรับการเพิ่มข้อมูลสำหรับ NLP
  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับ KRL/KE - ไม่ได้ใช้งาน]
    • KRL: การเรียนรู้การเป็นตัวแทนความรู้ KE: การฝังความรู้

• ฝึกฝน

  • [บทช่วยสอน] บทช่วยสอน NLP
    • nlp-tutorial เป็นบทช่วยสอนสำหรับผู้ที่กำลังศึกษา NLP โดยใช้ Pytorch
  • [ชุดข้อมูล] ชุดข้อมูล NLP
    • รายการตามลำดับตัวอักษรของชุดข้อมูลฟรี/โดเมนสาธารณะพร้อมข้อมูลข้อความสำหรับใช้ใน NLP

การเรียนรู้หลายรูปแบบและข้ามรูปแบบ

• หลายกิริยา

  • [รายการ] ML ต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเรื่องรออ่านสำหรับหัวข้อในการเรียนรู้ของเครื่องหลายรูปแบบ
  • [รายการ] การวิจัยต่อเนื่องหลายรูปแบบที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารวิจัยการเรียนรู้ของเครื่องหลายรูปแบบ

• ข้ามกิริยา

  • [รายการ] บทช่วยสอนการดึงข้อมูลข้ามโมดัล
    • เอกสารการจับคู่และการดึงข้อมูลแบบ Cross-Modal
  • [รายการ] การดึงข้อความวิดีโอที่ยอดเยี่ยมโดย Deep Learning
    • รายการแหล่งข้อมูลการเรียนรู้เชิงลึกที่คัดสรรแล้วสำหรับการดึงข้อความวิดีโอ
  • [รายการ] ความเข้าใจเอกสารที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้สำหรับหัวข้อการทำความเข้าใจเอกสาร (DU) ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลเอกสารอัจฉริยะ (IDP)
  • [รายการ] Awesome-Cross-Modal-Video-Moment-Retriever (ภาษาจีน)

การเรียนรู้กราฟ

ดูเพิ่มเติมที่: โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง -> โครงข่ายประสาทเทียมแบบกราฟ (GNN, GCN, GAT ฯลฯ)

• ทั่วไป

  • [รายการ] วรรณกรรมการเรียนรู้เชิงลึกบนกราฟ
    • สิ่งตีพิมพ์การประชุมเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกโดยใช้กราฟ
  • [รายการ] วรรณกรรมการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับกราฟ
    • นี่คือรายการกระดาษเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับกราฟ
  • [รายการ] GNNPapers
    • เอกสารที่ต้องอ่านใน GNN

• เกณฑ์มาตรฐาน

  • [เกณฑ์มาตรฐาน] โมเดลการเรียนรู้เชิงลึกตามกราฟสำหรับการทำนายการจราจรในเมือง
    • DL-Traff: การสำรวจและเกณฑ์มาตรฐานของโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกสำหรับการทำนายการจราจรในเมือง

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การจำแนกกราฟที่ยอดเยี่ยม
    • ชุดวิธีการจำแนกกราฟ ครอบคลุมถึงการฝัง การเรียนรู้เชิงลึก เคอร์เนลกราฟ และการแยกตัวประกอบพร้อมการใช้งานอ้างอิง
  • [รายการ] การใช้เหตุผลเชิงกราฟที่อธิบายได้อย่างยอดเยี่ยม
    • ชุดงานวิจัยและซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับความสามารถในการอธิบายในการเรียนรู้ของเครื่องกราฟ
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบควบคุมตนเองด้วยกราฟที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้สำหรับแหล่งข้อมูลการเรียนรู้การนำเสนอกราฟแบบมีผู้ดูแลด้วยตนเองที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] วรรณกรรมการเรียนรู้ฝ่ายตรงข้ามกราฟ
    • รายชื่อเอกสารการโจมตีและการป้องกันฝ่ายตรงข้ามที่รวบรวมไว้บนข้อมูลที่มีโครงสร้างกราฟ
  • [รายการ] การเรียนรู้เชิงลึกสำหรับกราฟในวิชาเคมีและชีววิทยา
    • รายการกระดาษเกี่ยวกับการเรียนรู้เชิงลึกเกี่ยวกับกราฟในวิชาเคมีและชีววิทยา
  • [รายการ] การเรียนรู้แบบสมาพันธ์ที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับกราฟและเอกสาร GNN
    • การเรียนรู้แบบสมาพันธ์บนกราฟ โดยเฉพาะอย่างยิ่งใน GNN กราฟความรู้ และ GNN ส่วนตัว
  • [รายการ] การเรียนรู้การนำเสนอกราฟเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม
    • รายการที่รวบรวมไว้สำหรับแหล่งข้อมูลการเรียนรู้การแสดงกราฟเชิงลึกที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] วรรณกรรม Graph4NLP
    • รายการวรรณกรรมเกี่ยวกับ Deep Learning บนกราฟสำหรับ NLP
  • [รายการ] GNN4Traffic
    • นี่คือพื้นที่เก็บข้อมูลสำหรับการรวบรวม Graph Neural Network สำหรับการพยากรณ์ปริมาณข้อมูล
  • [รายการ] ระบบผู้แนะนำที่ใช้ GNN
    • ดัชนีของอัลกอริธึมการแนะนำที่อิงตามกราฟโครงข่ายประสาทเทียม
  • [รายการ] สุดยอด-GNN-คำแนะนำ
    • GNN ในคำแนะนำ
  • [รายการ] GNN ที่ยอดเยี่ยมบนกราฟขนาดใหญ่
    • ชุดข้อมูล/เครือข่ายกราฟขนาดใหญ่
  • [รายการ] การเรียนรู้กราฟที่ยุติธรรมที่ยอดเยี่ยม
    • รายการกระดาษเพื่อการเรียนรู้กราฟที่ยุติธรรม (FairGL)
  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านเกี่ยวกับ NRL/NE - ไม่ได้ใช้งาน]
    • NRL: การเรียนรู้การเป็นตัวแทนเครือข่าย NE: การฝังเครือข่าย
  • [รายการ] การเรียนรู้การเป็นตัวแทนบนกราฟต่างกัน [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • การฝังกราฟที่แตกต่างกัน GNN และแอปพลิเคชันที่แตกต่างกัน

• ฝึกฝน

  • [รายการ] สุดยอดกราฟ
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้สำหรับฐานข้อมูลกราฟและเครื่องมือคำนวณกราฟ

กราฟความรู้

• ทั่วไป

  • [รายการ] กราฟความรู้
    • ชุดเอกสารกราฟความรู้ รหัส และบันทึกการอ่าน
  • [บทช่วยสอน] กราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยม (ภาษาจีน)
    • 整理知识上谱相关学习资料，提供系统化的知识谱学习路径
  • [รายการ] กราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยม
    • กราฟความรู้ที่เกี่ยวข้องกับสื่อการเรียนรู้ ฐานข้อมูล เครื่องมือ และทรัพยากรอื่นๆ
  • [รายการ] การเรียนรู้กราฟความรู้
    • รายการบทช่วยสอน โปรเจ็กต์ และชุมชนเกี่ยวกับกราฟความรู้ที่ยอดเยี่ยมที่คัดสรรมาอย่างดี

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารการใช้เหตุผลกราฟความรู้
    • เอกสารการใช้เหตุผลกราฟความรู้
  • [รายการ] NLP-ความรู้-กราฟ (ภาษาจีน)
    • 自然语言处理、知识谱、对话系统

• ฝึกฝน

  • [รายการ] สุดยอดกราฟ
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมไว้สำหรับฐานข้อมูลกราฟและเครื่องมือคำนวณกราฟ

อนุกรมเวลา/การเรียนรู้แบบสตรีม

• ทั่วไป

  • [รายการ] สุดยอดไทม์ซีรีส์
    • รายชื่อเอกสารที่ทันสมัย ​​รหัส และทรัพยากรอื่นๆ มุ่งเน้นไปที่การพยากรณ์อนุกรมเวลา
  • [รายการ] สุดยอดไทม์ซีรีส์
    • แบบสำรวจที่ครอบคลุมเกี่ยวกับโดเมนอนุกรมเวลา
  • [รายการ] Awesome Time Series Papers (อังกฤษและจีน) [ ไม่ได้ใช้งาน]
    • รายชื่อบทความวิจัยชั้นเยี่ยมจากสาขาการวิจัยต่างๆ ในการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การตรวจจับความผิดปกติของอนุกรมเวลาที่ยอดเยี่ยม
    • รายการเครื่องมือและชุดข้อมูลสำหรับการตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอนุกรมเวลา
  • [รายการ] การพยากรณ์อนุกรมเวลาการเรียนรู้เชิงลึก
    • ทรัพยากรรหัสและการทดลองโดยใช้การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลา
  • [รายการ] การคาดการณ์ล่วงหน้า
    • การคาดการณ์การเรียนรู้แบบใช้เวลาเรียนรู้ที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] การวิเคราะห์อนุกรมเวลาที่ยอดเยี่ยมและการขุดข้อมูล
    • รายการรวบรวมทรัพยากรการเรียนรู้เครื่องมือและชุดข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลาหรือการขุดข้อมูลอนุกรมเวลา

• ฝึกฝน

  • [รายการ, การฝึกฝน] AwesOUD_TIME_SERIES_IN_PYTHON
    • Libraries Python, ชุดข้อมูล, เฟรมเวิร์กสำหรับการประมวลผลอนุกรมเวลา
  • [ชุดข้อมูล] ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่ยอดเยี่ยม
    • รายการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่ดูแล
  • [ห้องสมุด] FOST
    • เครื่องมือที่ใช้งานง่ายสำหรับการพยากรณ์เชิงอวกาศเชิงพื้นที่และการพยากรณ์ลำดับชั้น

ระบบผู้แนะนำ

• ทั่วไป

  • [รายการ] Respapers ที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารระบบแนะนำในการประชุมชั้นนำ
  • [รายการ] recsys ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการระบบแนะนำที่ยอดเยี่ยม (การวิจัย)
  • [รายการ] ระบบที่ยอดเยี่ยม (จีน) [ภาษาจีน) [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับระบบผู้แนะนำ

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารการเรียนรู้ลึกที่ยอดเยี่ยมสำหรับการค้นหาอุตสาหกรรมคำแนะนำและการโฆษณา
    • มุ่งเน้นไปที่การฝังการจับคู่การจัดอันดับ (การทำนาย CTR การทำนาย CVR) การจัดอันดับการถ่ายโอนและการเรียนรู้การเสริมแรง
  • [รายการ] ระบบแนะนำที่ใช้ GNN
    • ดัชนีอัลกอริทึมการแนะนำที่ขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทของกราฟ
  • [รายการ] nlp4rec-papers
    • คอลเลกชันกระดาษของ NLP สำหรับระบบแนะนำ
  • [list] recommendation omwesome-gnn
    • GNN ในคำแนะนำ

การดึงข้อมูล

• [รายการ] การดึงข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
  • รายการการดึงข้อมูลและทรัพยากรการค้นหาเว็บจากทั่วเว็บ

เกมและการค้นหา

• [รายการ] เอกสารค้นหาต้นไม้ Monte Carlo Awesome
  • รายชื่อเอกสารค้นหาต้นไม้ Monte Carlo Tree พร้อมการใช้งาน

รูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร

รูปแบบที่ได้รับการฝึกฝนและรากฐาน

ใน NLP (Bert, Roberta, GPT ฯลฯ )

• แบบจำลองมูลนิธิ

  • [รายการ] เอกสารที่ต้องอ่านในแบบจำลองภาษาที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อน (PLMS)
    • แสดงรายการตัวแทนบางอย่างเกี่ยวกับ PLMs และแสดงความสัมพันธ์กับไดอะแกรม
  • [รายการ] เอกสารที่เกี่ยวข้องกับ Bert
    • นี่คือรายการเอกสารที่เกี่ยวข้องกับ Bert
  • [รายการ] การเรียนรู้ Bert & Transfer ที่ยอดเยี่ยมใน NLP
    • Transformers (Bert), กลไกความสนใจ, สถาปัตยกรรมหม้อแปลง/เครือข่ายและถ่ายโอนการเรียนรู้ใน NLP
  • [รายการ] PTMS: รุ่นที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนใน NLP (จีน)
    • NLP 预训练模型的全面总结
  • [รายการ, โมเดล] รุ่น NLP จีนที่ได้รับการฝึกฝนอย่างยอดเยี่ยม (ภาษาจีน)
    • 高质量中文预训练模型集合
  • [รายการ] แบบจำลองวิสัยทัศน์และภาษา
    • ความก้าวหน้าล่าสุดในการมองเห็นและรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรม (VL-PTMs)
  • [รายการ] เบิร์ตสุดยอด [ ไม่ใช้งาน]
    • ที่เก็บนี้คือการรวบรวมทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับเบิร์ต

• แบบจำลอง (ไม่ใช่รากฐาน) ที่ได้รับการฝึกฝน

  • [รายการ, โมเดล] การฝังประโยคที่ยอดเยี่ยม
    • รายการประโยคที่ได้รับการฝึกฝนและแบบจำลองการฝังคำ

ใน CV (Visual Transformers ฯลฯ )

• แบบจำลองมูลนิธิ

  • [รายการ] การเปลี่ยนภาพที่ยอดเยี่ยม
    • รวบรวมหม้อแปลงบางส่วนด้วยเอกสารคอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ (CV)
  • [รายการ] แบบจำลองวิสัยทัศน์และภาษา
    • ความก้าวหน้าล่าสุดในการมองเห็นและรูปแบบภาษาที่ผ่านการฝึกอบรม (VL-PTMs)
  • [รายการ] Transformer-in-vision
    • CV ที่ใช้หม้อแปลงล่าสุดและงานที่เกี่ยวข้อง
  • [รายการ] การเรียนรู้การแสดงภาพที่ยอดเยี่ยมกับ Transformers
    • Transformers ที่ยอดเยี่ยม (ความตั้งใจด้วยตนเอง) ในการมองเห็นคอมพิวเตอร์
  • [รายการ] Transformer-Inpomputer-Vision
    • รายการกระดาษของ CV ที่ใช้หม้อแปลงล่าสุด

• แบบจำลอง (ไม่ใช่รากฐาน) ที่ได้รับการฝึกฝน

  • [รายการ, การฝึกฝน] โมเดลภาพ Pytorch
    • คอลเลกชันของรูปแบบรูปภาพเลเยอร์ยูทิลิตี้ตัวเพิ่มประสิทธิภาพตัวกำหนดตารางเวลาการโหลดข้อมูล / การเพิ่มและสคริปต์การฝึกอบรม / การตรวจสอบความถูกต้องที่มีจุดมุ่งหมายเพื่อดึงโมเดล SOTA ที่หลากหลายเข้าด้วยกันด้วยความสามารถในการทำซ้ำผลลัพธ์การฝึกอบรม Imagenet
  • [รายการ, โมเดล] CV-pretrained-model
    • คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์แบบจำลองก่อนหน้า (ไม่ใช่เอกสาร)
  • [รายการ, โมเดล] pretrained-models.pytorch [ ไม่ใช้งาน]
    • แบบจำลองวิสัยทัศน์ที่ผ่านการรับรองสำหรับ Pytorch
  • [Library] segmentation_models [ ไม่ใช้งาน]
    • ห้องสมุด Python พร้อมเครือข่ายประสาทสำหรับการแบ่งส่วนภาพตาม keras และ tensorflow

ในหัวข้ออื่น ๆ

• [list] สุดยอด-pretrained-models-for-information retrieval
  • เอกสารที่ยอดเยี่ยมที่เกี่ยวข้องกับโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมมาก่อนสำหรับการดึงข้อมูล (aka, pretraining สำหรับ IR)

เครือข่ายประสาท Convolutional (CNN)

หมายเหตุ: นี่เป็นหัวข้อใหญ่และรายการที่มีอยู่เกือบทั้งหมดล้าสมัย โปรดดูที่ คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์ (CV) ในงานการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันสำหรับข้อมูลล่าสุด

• [เกณฑ์มาตรฐาน] มาตรฐาน Convnet [ ไม่ใช้งาน]
  • การเปรียบเทียบง่าย ๆ ของการใช้งานโอเพ่นซอร์สสาธารณะของ Convnets
• [มาตรฐาน] มาตรฐาน CNN [ ไม่ใช้งาน]
  • มาตรฐานสำหรับโมเดลเครือข่ายประสาทที่ได้รับความนิยมใน CPU และ GPU ที่แตกต่างกันโดยมีและไม่มี CUDNN

เครือข่ายประสาทกำเริบ (RNN, LSTM, GRU, ฯลฯ )

หมายเหตุ: นี่เป็นหัวข้อใหญ่และรายการที่มีอยู่เกือบทั้งหมดล้าสมัย โปรดดู การเรียนรู้แบบอนุกรมเวลา/สตรีม ในงานการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชันสำหรับข้อมูลล่าสุด

• [รายการ] เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีก [ ไม่ใช้งาน]
  • รายการทรัพยากรที่คัดสรรมาจากเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีก (เกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับการเรียนรู้อย่างลึกซึ้ง)

Graph Neural Network (GNN, GCN, GAT ฯลฯ )

ดูเพิ่มเติม: งานการเรียนรู้ของเครื่องและแอปพลิเคชัน -> การเรียนรู้กราฟ

• ทั่วไป

  • [รายการ] gnnpapers
    • เอกสารที่ต้องอ่านบนเครือข่ายประสาทกราฟ
  • [รายการ] เครือข่ายประสาทที่ใช้กราฟ
    • วัสดุสำคัญเกี่ยวกับเครือข่ายประสาทที่ใช้กราฟและเครือข่ายเชิงสัมพันธ์
  • [รายการ] GCN ที่ยอดเยี่ยม
    • พื้นที่เก็บข้อมูลนี้คือการรวบรวมทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับ GCN, GAT (กราฟ)
  • [รายการ] กราฟประสาทเครือข่าย (GNN) ความคืบหน้า
    • เอกสารที่ต้องอ่านและติดตามอย่างต่อเนื่องบนกราฟ Neural Network (GNN) ความคืบหน้า
  • [รายการ] GNN_Review (ภาษาจีน)
    • gnn 综述阅读报告

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] Awesome-Self-Supervised-GNN
    • เอกสารเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ดูแลตนเองเกี่ยวกับกราฟประสาทเครือข่าย (GNNS)
  • [รายการ] gnn4traffic
    • นี่คือที่เก็บสำหรับการรวบรวมเครือข่ายประสาทกราฟสำหรับการพยากรณ์การจราจร
  • [รายการ] ระบบแนะนำที่ใช้ GNN
    • ดัชนีอัลกอริทึมการแนะนำที่ขึ้นอยู่กับเครือข่ายประสาทของกราฟ
  • [รายการ] GNN ที่ยอดเยี่ยมบนกราฟขนาดใหญ่
    • ชุดข้อมูลกราฟขนาดใหญ่/เครือข่าย

• ฝึกฝน

  • [การสอน] Gnn-Algorithms (ภาษาจีน) [ ไม่ใช้งาน]
    • 图神经网络相关算法详述及实现教程

รุ่น Generative & Generative enderial Network (GAN)

ดูเพิ่มเติมที่: กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง -> การเรียนรู้ฝ่ายตรงข้าม

• ทั่วไป

  • [รายการ] ดีมากจริงๆ
    • รายการเอกสารและทรัพยากรอื่น ๆ เกี่ยวกับเครือข่ายฝ่ายตรงข้าม (ประสาท)
  • [รายการ] เอกสารการสร้างแบบจำลองการกำเนิดที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองการกำเนิด
  • [รายการ] สวนสัตว์กาน [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการของ Gans ชื่อทั้งหมด
  • [list] antcersarialnetspapers [ ไม่ใช้งาน]
    • เอกสารที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับเครือข่ายฝ่ายตรงข้าม เอกสารส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการแปลภาพ
  • แอปพลิเคชัน Gan ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการแอพพลิเคชั่นและการสาธิต GAN ที่ยอดเยี่ยม

• หัวข้อย่อยและแอปพลิเคชัน

  • [รายการ] การถ่ายภาพที่ยอดเยี่ยมสำหรับแพทย์
    • รายการทรัพยากร GAN ที่ยอดเยี่ยมในการถ่ายภาพทางการแพทย์
  • [รายการ] Gan-Inversion ที่ยอดเยี่ยม
    • repo นี้เป็นชุดของทรัพยากรในการผกผันของ Gan

• ฝึกฝน

  • [รายการ] เกนที่ยอดเยี่ยมพร้อม tensorflow
    • การใช้ Tensorflow ของ GANS (เครือข่ายที่เป็นปฏิปักษ์ต่อการกำเนิด)
  • [การสอน] Ganhacks [ ไม่ใช้งาน]
    • วิธีฝึกกาน? เคล็ดลับและกลเม็ดในการทำให้ Gans ทำงานได้
  • [บทช่วยสอน] กาน [ ไม่ใช้งาน]
    • ทรัพยากรและการใช้งานของตาข่ายที่เกิดจากการกำเนิด
  • [บทช่วยสอน] Gan_Tories [ ไม่ใช้งาน]
    • วิธีการทำให้กระบวนการฝึกอบรมเสถียรและสร้างภาพที่มีคุณภาพสูง

ตัวแปร Autoencoder

ดูเพิ่มเติม: กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง -> การเรียนรู้การเป็นตัวแทน

• [รายการ] Vomewese
  • งานที่ยอดเยี่ยมเกี่ยวกับ vae, disentanglement, การเรียนรู้การเป็นตัวแทนและแบบจำลองการกำเนิด
• [คอลเลกชันรหัส] Pytorch-vae
  • คอลเลกชันของ Variational Autoencoders (VAES) ที่ใช้ใน Pytorch โดยมุ่งเน้นไปที่การทำซ้ำ

รูปแบบต้นไม้และวงดนตรี

ดูเพิ่มเติม: กระบวนทัศน์การเรียนรู้ของเครื่อง -> การเรียนรู้วงดนตรี

• ทั่วไป

  • [รายการ] เอกสารการวิจัยต้นไม้ตัดสินใจที่ยอดเยี่ยม
    • รายการการจำแนกประเภทและการวิจัยต้นไม้การถดถอยพร้อมการใช้งาน
  • [รายการ] เอกสารการวิจัยการไล่ระดับสีที่ยอดเยี่ยม
    • รายการการไล่ระดับสีและการปรับแต่งเอกสารที่เพิ่มขึ้นพร้อมกับการใช้งาน
  • [รายการ] ป่าสุ่มที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการทรัพยากรที่รวบรวมเกี่ยวกับวิธีการบนต้นไม้และอื่น ๆ รวมถึง แต่ไม่ จำกัด เพียงป่าสุ่มถุงและการส่งเสริม
  • [รายการ] การเรียนรู้ชุดที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
    • หนังสือ, เอกสาร, หลักสูตร, บทเรียน, ห้องสมุด, ชุดข้อมูล

• ฝึกฝน

  • [ห้องสมุด] xgboost
    • ปรับขนาดได้พกพาและกระจายการไล่ระดับสี (GBDT, GBRT หรือ GBM)
  • [Library] LightGBM
    • การเพิ่มประสิทธิภาพการไล่ระดับสีที่รวดเร็วกระจาย (GBT, GBDT, GBRT, GBM หรือ Mart)
  • [ห้องสมุด] Catboost
    • การไล่ระดับสีที่รวดเร็วและปรับขนาดได้สูงเพิ่มประสิทธิภาพในห้องสมุดการตัดสินใจ
  • [ห้องสมุด] Mlens
    • ห้องสมุด Python สำหรับการเรียนรู้ชุดประสิทธิภาพสูง
  • [ห้องสมุด] คอมโบ
    • กล่องเครื่องมือ Python สำหรับการผสมผสานรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [ห้องสมุด] imbalanced-ensemble (ภาษาอังกฤษและจีน)
    • 类别不平衡/长尾机器学习 | การเรียนรู้วงดนตรีระดับสูง/หางยาวใน Python

ความสามารถในการตีความการเรียนรู้ของเครื่องจักรและความยุติธรรมและจริยธรรม

ความสามารถในการตีความใน AI

• ทั่วไป

  • [รายการ] ความสามารถในการตีความการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม
    • รายการทรัพยากรการตีความการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม
  • [รายการ] AI ที่อธิบายได้ดีมาก
    • ที่เก็บนี้มีการวิจัยชายแดนเกี่ยวกับ AI ที่อธิบายได้ (XAI) ซึ่งเป็นหัวข้อร้อนเมื่อเร็ว ๆ นี้
  • [รายการ] ความสามารถในการตีความการเรียนรู้ของเครื่อง
    • H2O.ai แหล่งข้อมูลการตีความความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง
  • [รายการ] AwesOUD_DEEP_LEARNING_INTREPTIVITY (ภาษาจีน) [ ไม่ใช้งาน]
    • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] การใช้เหตุผลกราฟที่อธิบายได้ยอดเยี่ยม
    • คอลเลกชันของงานวิจัยและซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับการอธิบายในการเรียนรู้ของเครื่องกราฟ
  • [รายการ] ฝ่ายตรงข้ามอธิบาย AI
    • การโจมตีที่เป็นปฏิปักษ์ต่อคำอธิบายแบบจำลองและวิธีการประเมินผล

• ฝึกฝน

  • [บทช่วยสอน] Book ที่ตีความได้
    • จองเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ตีความได้
  • [บทช่วยสอน] TREPTABLE_MACHINE_LEARNING_WITH_PYTHON
    • ตัวอย่างของเทคนิคสำหรับการฝึกอบรมโมเดล ML ที่ตีความได้อธิบายโมเดล ML และการดีบักโมเดล ML เพื่อความแม่นยำการเลือกปฏิบัติและความปลอดภัย

ความยุติธรรมใน AI

• ทั่วไป

  • [รายการ] Fairai
    • นี่คือชุดของเอกสารและทรัพยากรอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับความยุติธรรม
  • [รายการ] ความยุติธรรมที่ยอดเยี่ยมใน AI [ ไม่ใช้งาน]
    • รายการที่ได้รับการดูแล แต่อาจลำเอียงและไม่สมบูรณ์รายการความยุติธรรมที่ยอดเยี่ยมในทรัพยากร AI

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] เอกสารความยุติธรรม NLP ที่ยอดเยี่ยม
    • เอกสารเกี่ยวกับความเป็นธรรมใน NLP

• ฝึกฝน

  • [การสอน] Fairness_Tutorial
    • การจัดการกับอคติและความเป็นธรรมในระบบวิทยาศาสตร์ข้อมูล: การสอนเชิงปฏิบัติ
  • [ห้องสมุด] ML-Fairness-Gym [ ไม่ใช้งาน]
    • ชุดของส่วนประกอบสำหรับการสร้างแบบจำลองง่าย ๆ ที่สำรวจผลกระทบระยะยาวที่อาจเกิดขึ้นจากการปรับใช้ระบบการตัดสินใจที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องในสภาพแวดล้อมทางสังคม

จริยธรรมใน AI

• ทั่วไป

  • [รายการ] criticalML [ ไม่ใช้งาน]
    • สู่จริยธรรมโปร่งใสและยุติธรรม AI/ML: รายการการอ่านที่สำคัญสำหรับวิศวกรนักออกแบบและผู้กำหนดนโยบาย
  • [รายการ] การอ้างอิงจริยธรรมการเรียนรู้ของเครื่อง [ ไม่ใช้งาน]
    • การอ้างอิงเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องและการเลือกปฏิบัติทางวิทยาศาสตร์ข้อมูลอคติจริยธรรม

• หัวข้อย่อย

  • [รายการ] สุดยอดเยี่ยม **
    • สู่จริยธรรมโปร่งใสและยุติธรรม AI/ML: รายการการอ่านที่สำคัญสำหรับวิศวกรนักออกแบบและผู้กำหนดนโยบาย

สหวิทยาการ: การเรียนรู้ของเครื่อง + x

ระบบ (MLSYS/SYSML)

• [รายการ] ระบบที่ยอดเยี่ยมสำหรับการเรียนรู้ของเครื่อง
  • รายการวิจัยที่ได้รับการดูแลในระบบการเรียนรู้ของเครื่อง
• [การสอน] รูปแบบการออกแบบระบบการเรียนรู้ของเครื่องจักร
  • รูปแบบการออกแบบระบบสำหรับการฝึกอบรมการให้บริการและการทำงานของระบบการเรียนรู้ของเครื่องในการผลิต
• [หมายเหตุ] CS-Notes (ภาษาจีน)
  • 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。终身更新。
• [หมายเหตุ] Hack-Sysml (ภาษาจีน)
  • หมายเหตุเกี่ยวกับการเรียนรู้และการฝึกฝน SYSML
• [รายการ] รายการอ่าน sysml-reading [ ไม่ใช้งาน]
  • รายการการอ่านที่รวบรวมไว้ของการวิจัยวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์สำหรับการทำงานที่จุดตัดของการเรียนรู้ของเครื่องจักรและระบบ
• [การสอน] Dive-Into-ML-System (จีน) [ภาษาจีน) [ ไม่ใช้งาน]
  • ดำดิ่งสู่ระบบการเรียนรู้ของเครื่องเริ่มต้นจากการสร้างวงล้อใหม่
• [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องที่รวดเร็วและปรับขนาดได้: อัลกอริทึมและระบบ [ ไม่ใช้งาน]
  • นี่คือชุดของเอกสารเกี่ยวกับความคืบหน้าล่าสุดในการเรียนรู้ของเครื่องจักรและระบบรวมถึงการเรียนรู้ของเครื่องกระจายการเรียนรู้ลึกและอื่น ๆ

ฐานข้อมูล (AIDB/ML4DB)

• [รายการ] ML4DB-Paper-List (ภาษาอังกฤษและจีน)
  • [รายการกระดาษ] AIDB / ML4DB / ฐานข้อมูลอัตโนมัติ / 智能数据库 / ฐานข้อมูลการขับขี่ด้วยตนเอง

วิศวกรรมซอฟต์แวร์ (MlonCode)

• [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องบนซอร์สโค้ด (เว็บไซต์)
  • การวิจัยเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับซอร์สโค้ด
• [รายการ] สุดยอด-การเรียนรู้การเรียนรู้-บนแหล่งกำเนิด [ ไม่ใช้งาน]
  • ลิงก์เย็นและเอกสารการวิจัยที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กับซอร์สโค้ด (MlonCode)

ความปลอดภัยในโลกไซเบอร์

• [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ยอดเยี่ยมเพื่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์
  • รายการเครื่องมือและทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมอย่างน่าอัศจรรย์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์
• [รายการ] Datasets Awesome-Cybersecurity-Datasets
  • รายการข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ยอดเยี่ยมอย่างน่าอัศจรรย์
• [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์ [ ไม่ใช้งาน]
  • รายการเครื่องมือและทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมอย่างน่าอัศจรรย์ที่เกี่ยวข้องกับการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์
• [รายการ] AI เพื่อความปลอดภัย [ ไม่ใช้งาน]
  • รายการกระดาษเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับ IDSES

คอมพิวเตอร์ควอนตัม

• [รายการ] การเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ยอดเยี่ยมเพื่อความปลอดภัยในโลกไซเบอร์
  • รายการเอกสารที่ยอดเยี่ยมและทรัพยากรที่ยอดเยี่ยมในสาขาการเรียนรู้ของเครื่องควอนตัม (อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องทำงานบนอุปกรณ์ควอนตัม) ไม่รวมถึงการใช้อัลกอริทึม ML แบบคลาสสิกเพื่อจุดประสงค์ควอนตัม

การแพทย์และการดูแลสุขภาพ

• [รายการ] HealthCare_ML
  • ทรัพยากรที่เกี่ยวข้องในการใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อการดูแลสุขภาพ
• [รายการ, ฝึกฝน] NLP การแพทย์จีนที่ยอดเยี่ยม (จีน)
  • 中文医学 NLP 公开资源整理
• [รายการ] การถ่ายภาพทางการแพทย์ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
  • นี่คือรายการซอฟต์แวร์ที่ยอดเยี่ยมที่ฉันใช้ในการวิจัยในการถ่ายภาพทางการแพทย์

ชีวสารสนเทศศาสตร์

• [รายการ] ชีวสารสนเทศสุดยอด
  • รายการซอฟต์แวร์ทรัพยากรและห้องสมุดที่ยอดเยี่ยม
• [รายการ] เกณฑ์มาตรฐานทางชีวสารสนเทศที่ยอดเยี่ยม
  • รายการเอกสารการเปรียบเทียบและทรัพยากรทางชีวสารสนเทศศาสตร์
• [การสอน] ชีวสารสนเทศศาสตร์
  • เส้นทางสู่การศึกษาที่เรียนรู้ด้วยตนเองฟรีในชีวสารสนเทศศาสตร์ (ส่วนใหญ่เป็นหลักสูตร)
• [คอลเลกชันรหัส] ไบโอรหัส
  • นี่คือคอลเลกชันของสคริปต์ชีวสารสนเทศศาสตร์ที่หลายคนพบว่ามีประโยชน์และโมดูลรหัสซึ่งทำให้การเขียนใหม่เร็วขึ้นมาก

ชีววิทยาและเคมี

• [รายการ] Deeplearning-Biology
  • นี่คือรายการของการใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อชีววิทยา
• [รายการ] เคมี Python ที่ยอดเยี่ยม
  • รายการที่ได้รับการดูแลของเฟรมเวิร์ก Python ที่ยอดเยี่ยมห้องสมุดซอฟต์แวร์และทรัพยากรที่เกี่ยวข้องกับเคมี
• [รายการ] การเรียนรู้อย่างลึกซึ้งสำหรับกราฟในวิชาเคมีและชีววิทยา
  • รายการกระดาษของการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับกราฟในวิชาเคมีและชีววิทยา
• [รายการ] Deepbio ที่ยอดเยี่ยม [ ไม่ใช้งาน]
  • รายการแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้เชิงลึกที่ยอดเยี่ยมในสาขาวิชาชีววิทยาการคำนวณ

การเงินและการซื้อขาย

• [ห้องสมุด] Qlib
  • QLIB เป็นแพลตฟอร์มการลงทุนเชิงปริมาณ AI-oriented ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อตระหนักถึงศักยภาพเพิ่มขีดความสามารถในการวิจัยและสร้างมูลค่าของเทคโนโลยี AI ในการลงทุนเชิงปริมาณ
• [รายการ, การปฏิบัติ] การเรียนรู้ทางการเงินกับเครื่องจักร
  • รายการและแอพพลิเคชั่นการเรียนรู้ของเครื่องจักรทางการเงินที่ใช้งานได้จริง (FINML)
• [รายการ] AI ที่ยอดเยี่ยมในด้านการเงิน
  • การวิจัยเครื่องมือและรหัสที่ผู้คนใช้ในการเอาชนะตลาด
• [รายการ] NLP ทางการเงินที่ยอดเยี่ยม
  • การวิจัยสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับโดเมนการเงิน

ธุรกิจ

• [รายการ, การฝึกฝน] การเรียนรู้จากธุรกิจเครื่องจักร
  • รายการการเรียนรู้ของเครื่องจักร Business Machine (BML) และตัวอย่างวิทยาศาสตร์ข้อมูลธุรกิจ (BDS) และห้องสมุด

กฎ

• [รายการ] ต้องอ่านเอกสารเกี่ยวกับหน่วยสืบราชการลับทางกฎหมาย
  • เอกสารและชุดข้อมูลของปัญญาประดิษฐ์ทางกฎหมาย
• [รายการ, การปฏิบัติ] การวิเคราะห์ข้อความทางกฎหมาย
  • ทรัพยากรวิธีการและเครื่องมือที่อุทิศให้กับการวิเคราะห์ข้อความทางกฎหมาย

ชุดข้อมูลการเรียนรู้ของเครื่อง

• [ชุดข้อมูล] ชุดข้อมูลสาธารณะที่ยอดเยี่ยม
  • รายการแหล่งข้อมูลสาธารณะที่เน้นหัวข้อที่มีคุณภาพสูง
• [ชุดข้อมูล] ชุดข้อมูล NLP
  • รายการตัวอักษรของชุดข้อมูลโดเมนฟรี/สาธารณะพร้อมข้อมูลข้อความสำหรับใช้ใน NLP
• [ชุดข้อมูล] เครื่องมือชุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
  • รายการเครื่องมือชุดข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
• [ชุดข้อมูล] ฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่ยอดเยี่ยม
  • รายการฐานข้อมูลอนุกรมเวลาที่ดูแล
• [ชุดข้อมูล] Awesome-Cybersecurity-Datasets
  • รายการข้อมูลความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ยอดเยี่ยมอย่างน่าอัศจรรย์
• [ชุดข้อมูล] ชุดข้อมูลหุ่นยนต์ที่ยอดเยี่ยม
  • ชุดข้อมูลชุดข้อมูลหุ่นยนต์

การเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องจักร

ห้องสมุดโอเพนซอร์ซ

• [รายการ, ห้องสมุด] การเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยม
  • รายการที่ได้รับการดูแลของกรอบการเรียนรู้ของเครื่องที่ยอดเยี่ยมห้องสมุดและซอฟต์แวร์ (ตามภาษา)
• [รายการ, ห้องสมุด] การเรียนรู้ของเครื่องผลิตที่ยอดเยี่ยม
  • พื้นที่เก็บข้อมูลนี้มีรายการห้องสมุดโอเพนซอร์ซที่ยอดเยี่ยมที่จะช่วยให้คุณปรับใช้จอภาพเวอร์ชันขนาดและความปลอดภัยการเรียนรู้ของเครื่องการผลิตของคุณ

กรอบข้อมูลขนาดใหญ่

• [รายการ, การฝึกฝน] ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยอดเยี่ยม
  • รายการกรอบข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยอดเยี่ยมทรัพยากรและความสุดยอดอื่น ๆ

รับทราบ

• - ขอบคุณที่สละเวลาอ่านนี้โปรดทิ้งดาวไว้ถ้าคุณชอบโครงการนี้! -
• หากคุณพบเนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง/ไม่เหมาะสม/ล้าสมัยโปรดพิจารณาเปิดปัญหา/PR
• - เราขอขอบคุณการมีส่วนร่วมของคุณในรายการนี้อย่างมาก! -

ผู้ร่วมให้ข้อมูล

ขอบคุณไปที่คนที่ยอดเยี่ยมเหล่านี้ (คีย์อีโมจิ):

Zhining Liu - -

Yueliu1999 -

Kim Hammar -

Adam Narozniak -

โครงการนี้เป็นไปตามข้อกำหนดทั้งหมดของผู้เข้าร่วม การมีส่วนร่วมทุกชนิดยินดีต้อนรับ!