2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesBinary Classifier Training
The process of fitting models specifically for two-class categorization tasks.
Distinct from Binary Classifiers: Specializes general binary classifier models to the training process.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Binary Classifier Training. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Binary Classifier Training GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- accord-net/framework
accord-net/framework
4,540عرض على GitHubهذا المشروع عبارة عن إطار عمل للحوسبة العلمية لنظام .NET، يوفر مجموعة شاملة من المكتبات للتحليل العددي، والإحصاء، والتحسين الرياضي. يعمل كمجموعة أدوات أساسية لتطوير التطبيقات في تعلم الآلة، ومعالجة الإشارات الرقمية، ورؤية الحاسوب. يوفر إطار العمل مجموعات أدوات متخصصة لتدريب ونشر النماذج التنبؤية، بما في ذلك الشبكات العصبية، وآلات ناقل الدعم، وأشجار القرار. كما يتميز بتكامل عميق للتحليل المرئي في الوقت الفعلي، مثل تتبع الكائنات واكتشاف ملامح الوجه، إلى جانب مكتبة مخصصة لمعالجة الإشارات الرقمية لالتقاط وتصفية إشارات الصوت والمستشعرات. تمتد مساحة الإمكانيات إلى تحليل المصفوفات عالي المستوى والجبر الخطي، ونمذجة الحالة الاحتمالية، وخوارزميات البحث الاستكشافي. كما تغطي مجموعة واسعة من أدوات معالجة البيانات، من تقليل الأبعاد والتطبيع إلى تنظيم البيانات المكانية ومكونات التصور العلمي. يتضمن النظام وحدات تحكم تكامل الأجهزة لتكوين الكاميرا، وإدارة منافذ GPIO، وأجهزة استشعار العمق المتخصصة.
Provides tools for fitting linear or kernel-based machines specifically for two-class categorization tasks.
C# - johnsnowlabs/spark-nlp
JohnSnowLabs/spark-nlp
4,135عرض على GitHubSpark NLP هي مجموعة أدوات لتحليل النصوص القابل للتوسع والتعلم الآلي مبنية على إطار عمل الحوسبة الموزعة Apache Spark. توفر إطار عمل للتعلم الآلي متعدد الوسائط ونظام خط أنابيب موزع لتسلسل أدوات التعليق لمعالجة البيانات اللغوية على نطاق واسع. تتضمن المكتبة معالج نصوص محولاً (transformer) لتوليد تضمينات متجهات سياقية ومحرك استدلال مخصص لإدارة نماذج اللغة الكبيرة. يتميز المشروع بقدرته على معالجة أنواع البيانات غير المتجانسة، بما في ذلك النصوص والصوت والصور، ضمن بنية رؤية-لغة موحدة. ويدعم إمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة مثل هندسة الأوامر (prompt engineering)، واستخراج الكيانات المهيكلة مع مخرجات JSON مقيدة، والاستدلال المحلي للقضاء على زمن انتقال الشبكة. بالإضافة إلى ذلك، يوفر أدوات للترجمة عبر اللغات والتصنيف بدون تدريب عبر كل من وسائط النص والصورة. يغطي إطار العمل مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك تدريب النماذج الخاضعة للإشراف للتعرف على الكيانات وتحليل المشاعر، بالإضافة إلى الإجابة على الأسئلة الاستخراجية وتلخيص المستندات. ويدمج دعم قاعدة بيانات المتجهات للبحث عن التشابه ويوفر بنية تحتية لتسريع GPU وإدارة دورة حياة النموذج عبر سجل مركزي. تسمح مجموعة الأدوات بتوزيع النماذج وخطوط الأنابيب المخصصة عبر مستودع عام وتدعم نشر النماذج عبر واجهات برمجة تطبيقات REST.
Builds deep learning binary classifiers at the sentence level using neural networks and embeddings.
Scala
