Что это такое?
Подобранный сообществом список фреймворков, библиотек и программ для машинного обучения, сгруппированных по языкам программирования.
Подобранный сообществом список фреймворков, библиотек и программ для машинного обучения, сгруппированных по языкам программирования.Это инструмент, который нужно установить, или просто справочный список?Это просто документ в формате Markdown со ссылками — справочный список, который не нужно устанавливать или запускать. Вы переходите по ссылке на тот фреймворк или библиотеку, которые вас заинтересовали.
Это просто документ в формате Markdown со ссылками — справочный список, который не нужно устанавливать или запускать. Вы переходите по ссылке на тот фреймворк или библиотеку, которые вас заинтересовали.Как устроен список?Записи сначала сгруппированы по языку программирования (APL, C, C++, Java, JavaScript, Python, R, Rust, Scala, Swift и многие другие), а внутри каждого языка разбиты по категориям, например «Компьютерное зрение», «Обработка естественного языка», «Универсальное машинное обучение» и «Визуализация данных».
Записи сначала сгруппированы по языку программирования (APL, C, C++, Java, JavaScript, Python, R, Rust, Scala, Swift и многие другие), а внутри каждого языка разбиты по категориям, например «Компьютерное зрение», «Обработка естественного языка», «Универсальное машинное обучение» и «Визуализация данных».Записи актуальны и проверены?Да: репозиторий помечается как устаревший, если его владелец заявляет, что он не поддерживается, или если в нём не было коммитов в течение 2–3 лет. Новые pull-запросы теперь требуют, чтобы вы написали мейнтейнеру по электронной почте для ручной проверки человеком, так как запросы, сгенерированные LLM, стали слишком многочисленными для обычного рассмотрения.
Да: репозиторий помечается как устаревший, если его владелец заявляет, что он не поддерживается, или если в нём не было коммитов в течение 2–3 лет. Новые pull-запросы теперь требуют, чтобы вы написали мейнтейнеру по электронной почте для ручной проверки человеком, так как запросы, сгенерированные LLM, стали слишком многочисленными для обычного рассмотрения.Здесь только Python или есть и другие языки?Список охватывает почти все языки, которые используются в машинном обучении: Python, R, Java, C/C++, JavaScript, Julia, Rust, Go, Scala, Swift, Kotlin, Ruby, Haskell и другие, так что он полезен независимо от вашего стека.
Список охватывает почти все языки, которые используются в машинном обучении: Python, R, Java, C/C++, JavaScript, Julia, Rust, Go, Scala, Swift, Kotlin, Ruby, Haskell и другие, так что он полезен независимо от вашего стека.Есть ли в списке что-то кроме программ, например книги или курсы?Да: в README есть ссылки на отдельные подобранные списки бесплатных книг по машинному обучению, профессиональных мероприятий по ML, бесплатных онлайн-курсов по ML и блогов и рассылок по науке о данных.
Да: в README есть ссылки на отдельные подобранные списки бесплатных книг по машинному обучению, профессиональных мероприятий по ML, бесплатных онлайн-курсов по ML и блогов и рассылок по науке о данных.Можно ли посмотреть, как менялась популярность проекта со временем?В README встроен график «Star History», который показывает, как со временем росло количество звёзд репозитория на GitHub.
В README встроен график «Star History», который показывает, как со временем росло количество звёзд репозитория на GitHub.Есть ли в каждом разделе языка именно глубокое обучение?У большинства языков есть отдельный подраздел «Глубокое обучение» или «Универсальное машинное обучение», где перечислены фреймворки вроде Caffe, CNTK, MXNet, DyNet и LightGBM.
У большинства языков есть отдельный подраздел «Глубокое обучение» или «Универсальное машинное обучение», где перечислены фреймворки вроде Caffe, CNTK, MXNet, DyNet и LightGBM.What are similar projects?Machine-Learning-Tutorials, Awesome-pytorch-list, 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code, awesome-tensorflow, deep-learning-drizzle, ds-cheatsheets, go, DeepLearning
Machine-Learning-Tutorials, Awesome-pytorch-list, 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code, awesome-tensorflow, deep-learning-drizzle, ds-cheatsheets, go, DeepLearningWhich topics is it in?r, natural-language-processing, speech-recognition, reinforcement-learning, data-visualization, nlp, data-science, awesome, cpp, computer-vision, java, awesome-list
r, natural-language-processing, speech-recognition, reinforcement-learning, data-visualization, nlp, data-science, awesome, cpp, computer-vision, java, awesome-list