머신러닝

tensorflow / tensorflow

TensorFlow는 Google이 개발한 엔드투엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 유연한 모델 구축, 분산 학습, 서버부터 모바일 및 엣지 디바이스까지의 크로스 플랫폼 배포를 지원하여 AI 연구 및 산업용 프로덕션 애플리케이션에 널리 활용됩니다.

rasbt / LLMs-from-scratch

순수 PyTorch로 ChatGPT 스타일 LLM을 처음부터 구현합니다. 토큰화, 어텐션 메커니즘, GPT 아키텍처, 사전학습 및 파인튜닝 전 과정을 코드와 도해로 설명하며, 외부 LLM 라이브러리가 필요 없습니다.

pytorch / pytorch

GPU 가속 NumPy 스타일 텐서 연산과 자동 미분 기반 동적 신경망을 제공하는 오픈소스 딥러닝 프레임워크. Python과 깊이 통합되어 직관적으로 개발할 수 있으며 CUDA/ROCm 및 분산 학습을 지원해 AI 연구부터 프로덕션까지 폭넓게 활용됩니다.

josephmisiti / awesome-machine-learning

프로그래밍 언어별로 정리된 머신러닝 프레임워크, 라이브러리 및 소프트웨어의 선별된 목록입니다. 컴퓨터 비전, NLP, 딥러닝 등의 리소스와 함께 서적, 강의, 튜토리얼도 포함되어 있습니다.

scikit-learn / scikit-learn

scikit-learn은 머신 러닝을 위한 포괄적인 Python 라이브러리로, 데이터 마이닝 및 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공합니다. NumPy, SciPy 및 matplotlib를 기반으로 구축되었으며, 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 지도 및 비지도 학습 알고리즘을 광범위하게 지원합니다.

labmlai / annotated_deep_learning_paper_implementations

60개 이상의 딥러닝 논문 PyTorch 구현 컬렉션. 각 구현에는 상세한 주석과 설명이 포함되어 있으며, Transformer, GAN, 강화학습, 확산 모델, 옵티마이저 등을 다룹니다.

keras-team / keras

Keras 3는 TensorFlow, JAX, PyTorch 및 OpenVINO를 지원하는 멀티 백엔드 딥 러닝 프레임워크입니다. 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 오디오 처리 등 다양한 분야의 모델 구축 및 학습을 위한 고수준 API를 제공하며, 가속화된 개발과 최첨단 성능을 제공합니다.

aymericdamien / TensorFlow-Examples

TensorFlow 초보자를 위한 튜토리얼과 예제, 상세한 노트북과 소스 코드 제공. TF v1과 v2를 모두 다루며, 기본 연산부터 CNN, RNN, GAN 및 멀티 GPU 학습 등 고급 내용까지 포함합니다.

apachecn / ailearning

ApacheCN에서 제공하는 포괄적인 AI 학습 리소스 저장소로, 머신러닝 실전, 딥러닝, 자연어 처리 튜토리얼을 포함하며 코드 예제, 동영상 설명, 상세 문서를 제공하여 AI 초보자와 고급 학습자 모두에게 적합합니다.