Awesome GitHub RepositoriesText Feature Extraction

Azure Docs is the official technical documentation repository for Microsoft Azure, the cloud computing platform. It provides comprehensive guidance on the full spectrum of Azure services, covering everything from core infrastructure components like virtual machines, Kubernetes clusters, and serverless computing to platform services for AI, machine learning, data analytics, and storage. The documentation details how to provision, manage, and govern cloud resources at scale, including policy enforcement, identity management, and cost optimization. The documentation distinguishes Azure through i

This project is a collection of supervised and unsupervised machine learning algorithms implemented from scratch using Python. It serves as an educational resource for studying model training, parameter optimization, and the implementation of core predictive models. The library provides a variety of supervised learning tools, including linear and logistic regression, decision trees, and support vector machines. It also features unsupervised learning capabilities for discovering patterns in unlabeled datasets through clustering algorithms. Broad capability areas include ensemble learning thro

Vowpal Wabbit is an open-source machine learning system designed for online learning, where models update incrementally from streaming data without requiring full retraining. It provides a reduction-based learning framework that composes complex tasks from simpler algorithms, and includes a feature hashing trick that maps unbounded feature names into a fixed-size vector space to keep memory usage constant regardless of dataset size. The system supports distributed training across a cluster using an allreduce protocol for synchronized updates, and offers an active learning query strategy that s

Featuretools is a Python data science library and automated feature engineering framework designed to create predictive features from multiple related datasets. It automates the data preparation and transformation steps required for machine learning models through deep feature synthesis. The library enables the automatic generation of comprehensive feature tables by applying recursive transformations to relational data. It supports the transformation of unstructured text into structured numeric features and allows users to define custom primitives to extend the synthesis process with specific

nlp-recipes is a collection of implementation guides and reference templates for applying natural language processing techniques to real-world tasks. It provides standardized workflows and code examples for developing NLP pipelines, from dataset preparation and model training to performance evaluation. The project focuses on the practical application of transformer-based models, offering patterns for fine-tuning pretrained architectures for tasks such as text classification, named entity recognition, and question answering. It also includes a toolkit for model interpretability, allowing users

The TensorFlow Cookbook is a collection of code examples and recipes for building, training, and deploying machine learning models using TensorFlow. It covers the full model lifecycle, from constructing neural networks and training them with configurable parameters to packaging trained models for production deployment with unit tests and multi-device support. The project also integrates TensorBoard for logging and visualizing computational graphs, scalar summaries, and histograms during training. The cookbook demonstrates a wide range of machine learning techniques, including convolutional ne

يوفر هذا المشروع نسخة مترجمة من أدلة مكتبة تعلم الآلة scikit-learn ومراجع واجهة برمجة التطبيقات للمتحدثين باللغة الصينية. يعمل كقاعدة معرفية مترجمة ومرجع تقني لتنفيذ تحليل البيانات التنبؤي والنمذجة الإحصائية باستخدام مجموعة أدوات قائمة على Python. يغطي المورد تنفيذ التعلم الخاضع للإشراف، بما في ذلك مهام التصنيف والانحدار، وسير عمل التعلم غير الخاضع للإشراف لاكتشاف الأنماط وكشف الشذوذ. كما يوفر توجيهاً حول تعليم علم البيانات، مع التركيز بشكل خاص على استخدام scikit-learn لتعلم الآلة. تتضمن الوثائق تعليمات مفصلة حول معالجة البيانات مسبقاً، وتقليل الأبعاد، واختيار الميزات. كما تفصل تقييم النماذج وضبطها من خلال مقاييس الأداء، وتحسين المعلمات الفائقة، والتحقق من التعميم، بالإضافة إلى استخدام خطوط أنابيب التنبؤ وأدوات معالجة اللغات الطبيعية.

Mmlspark هو إطار عمل موزع لتنفيذ نماذج تعلم الآلة، وتحويلات البيانات، وتكاملات خدمات الذكاء الاصطناعي عبر مجموعات Apache Spark. يعمل كمكتبة تعلم آلة موزعة ومنسق خط أنابيب، مما يسمح للمستخدمين بدمج الخدمات المعرفية المدربة مسبقاً والنماذج المخصصة في سير عمل الدفعات والتدفق واسع النطاق. يتميز المشروع بقدرته على دمج خدمات الذكاء الاصطناعي الخارجية وواجهات برمجة تطبيقات الويب مباشرة في خطوط أنابيب البيانات الضخمة لتحليل النصوص والرؤية. يوفر إطار عمل تدريب نموذج قابل للتوسع ينسق مهام تعزيز التدرج والتصنيف عبر مجموعات حوسبة قابلة للتغيير الحجم بمرونة، مستفيداً من تسريع الأجهزة لاستدلال النموذج الموزع. تغطي مجموعة الأدوات مجموعة واسعة من القدرات بما في ذلك تحليل المحتوى متعدد الوسائط للصور والكلام والنصوص، بالإضافة إلى الكشف المتقدم عن الشذوذ للسلاسل الزمنية والبيانات متعددة المتغيرات. تتضمن أدوات لتهيئة البيانات، وتنفيذ نماذج ONNX، وأدوات الذكاء الاصطناعي المسؤول لتدقيق عدالة النموذج وتفسير التنبؤ باستخدام قيم المساهمة المضافة. يوفر إطار العمل أيضاً واجهة وصول موحدة للبيانات للقراءة والكتابة عبر قواعد بيانات وأنظمة تخزين سحابية متنوعة.

cuml هي مكتبة وإطار عمل للتعلم الآلي مسرع بواسطة GPU يستخدم CUDA لتسريع معالجة البيانات الجدولية وتنفيذ النماذج. توفر مجموعة من الأدوات لتدريب ونشر نماذج التصنيف، والانحدار، والتجميع على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA وعناقيد GPU. تم تصميم المكتبة لقابلية التوسع، حيث توفر بيئة تعلم آلي موزعة على GPU يمكنها توزيع الحساب والبيانات عبر مسرعات أجهزة وعقد متعددة للتعامل مع مجموعات البيانات التي تتجاوز ذاكرة الجهاز الواحد. تعكس واجهات المقدر القياسية للسماح باستبدال النماذج القائمة على CPU بإصدارات مسرعة بواسطة GPU داخل سير العمل الحالي. يغطي المشروع مجموعة واسعة من قدرات التعلم الآلي، بما في ذلك التعلم الخاضع للإشراف، والتجميع غير الخاضع للإشراف، والبحث عن أقرب جار، وتقليل الأبعاد عالي الأبعاد. كما يتضمن معالجة بيانات جدولية مسرعة بواسطة الأجهزة لتوسيع الميزات والترميز، واستخراج ميزات النص، وتحليل السلاسل الزمنية، وقابلية تفسير تنبؤ النموذج. تشمل الأدوات المساعدة أدوات لإنشاء مجموعات بيانات اصطناعية، وتسلسل حالة النموذج، وحساب مقاييس أداء النموذج.

Humanizer is a text processing system designed to remove machine-generated patterns from writing to make it sound more natural and conversational. It functions as an auditor and rewriter that identifies robotic signatures, formulaic tropes, and mechanical formatting in machine output. The project features a style-matching system that analyzes provided writing samples to replicate a user's specific sentence rhythms, vocabulary, and punctuation habits. This allows the tool to mirror a personal voice and apply a calibrated tone to the rewritten text. The system covers a broad range of linguisti

This is an interactive notebook-based course that teaches machine learning from Python fundamentals through deep learning and natural language processing. It uses real datasets and multiple frameworks within a structured, hands-on curriculum that combines concise explanations with executable code cells, built-in datasets, and embedded exercise checkpoints. Learning progresses through data preparation and exploration, classical machine learning workflows, computer vision with convolutional neural networks, and natural language processing with deep learning, all delivered as a cohesive progressi

This project is a multi-label classification pipeline designed for genre prediction. It implements a machine learning workflow that assigns multiple category labels to a single item by processing both textual and visual input data. The system utilizes multimodal feature extraction to transform images and text descriptions into semantic vectors. This process includes using pre-trained networks for visual feature extraction and semantic word averaging for text analysis, allowing the model to integrate different data types into a unified input. The pipeline covers the full machine learning life

هذا 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.

This project is a collection of educational resources and reference implementations for neural network development using TensorFlow. It serves as a comprehensive learning course, machine learning curriculum, and practical implementation guide for building deep learning architectures. The codebase provides instructional materials and examples covering a wide range of model types, including convolutional neural networks for image classification, recurrent networks and long short-term memory cells for sequential data, and autoencoders for generative modeling. It also includes implementations for

This project is a TensorFlow-based supervised text categorizer designed for Chinese natural language processing. It utilizes a hybrid neural network architecture that combines convolutional and recurrent layers to map raw Chinese text to predefined categories. The system integrates convolutional neural networks for local feature extraction and recurrent neural networks for analyzing sequential dependencies. It employs character-level tokenization and word embeddings to represent text as numerical tensors. The implementation covers the end-to-end machine learning pipeline, including text prep

snips-nlu هي مكتبة Python ومحرك فهم اللغة الطبيعية مصمم لتحويل النصوص غير المهيكلة إلى بيانات مهيكلة. يحدد نوايا المستخدم ويستخرج الكيانات المرتبطة من جمل اللغة الطبيعية لتمكين معالجة الأوامر القابلة للقراءة آلياً. يعمل المحرك كمحلل متعدد اللغات قادر على معالجة النصوص عبر لغات متعددة. يقوم بتعيين الكيانات المحددة إلى قيم قانونية أو تنسيقات ISO موحدة، مثل الطوابع الزمنية، لضمان اتساق البيانات. يغطي المشروع تصنيف النوايا والتعرف على الكيانات المسماة، باستخدام وضع علامات التسلسل والترميز لتحديد أهداف المستخدم وفتحات بيانات محددة.

pytorch-fid is a PyTorch-based evaluator and image distribution analysis library used to calculate the Fréchet Inception Distance. It functions as a benchmarking tool that maps image pixels to high-dimensional feature vectors using a pre-trained convolutional neural network to measure the mathematical divergence between real and synthetic datasets. The library quantifies the quality and diversity of generative models by representing image feature sets as mean and covariance matrices. It allows for the extraction of latent representations from specific neural network layers, with configurable

This project is a structured TensorFlow deep learning curriculum and an interactive machine learning course delivered through Jupyter Notebooks. It serves as a technical guide and model zoo providing reference implementations for neural networks and machine learning algorithms. The curriculum focuses on practical implementations of computer vision, including object detection, semantic segmentation, and style transfer. It also provides tutorials for natural language processing, specifically covering word embeddings and encoder-decoder architectures for sequence modeling. The material covers t

This project is a collection of structured study notes and conceptual breakdowns designed for the AWS Certified Cloud Practitioner exam. It serves as a technical reference and study guide, organizing cloud service details and architectural principles to assist in certification preparation. The knowledge base is built using markdown files and includes curated cheat sheets and interactive mind-map visualizations. These tools map complex certification topics into visual hierarchies to enable drill-down study paths and rapid revision. The materials cover a wide range of cloud capabilities, inclu

QuantMuse is an algorithmic trading platform and quantitative trading framework that integrates large language models with mathematical analysis to automate market insights and trading strategies. It functions as a system for building, backtesting, and executing strategies using both historical and real-time market data. The framework is distinguished by its use of large language models for financial analysis and sentiment extraction from news and social media. It utilizes autonomous agents with chain-of-thought reasoning to generate market intelligence and strategic reports, while employing