2 रिपॉजिटरी
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
AI के साथ बेहतरीन रिपॉजिटरी खोजें।हम AI का उपयोग करके सबसे सटीक रिपॉजिटरी खोजेंगे।
- accord-net/framework
accord-net/framework
4,540GitHub पर देखेंThis project is a scientific computing framework for the .NET ecosystem, providing a comprehensive suite of libraries for numerical analysis, statistics, and mathematical optimization. It serves as a foundational toolkit for developing applications in machine learning, digital signal processing, and computer vision. The framework provides specialized toolkits for training and deploying predictive models, including neural networks, support vector machines, and decision trees. It further distinguishes itself with deep integrations for real-time visual analysis, such as object tracking and facia
Provides tools for fitting linear or kernel-based machines specifically for two-class categorization tasks.
C# - johnsnowlabs/spark-nlp
JohnSnowLabs/spark-nlp
4,135GitHub पर देखेंSpark NLP, Apache Spark वितरित कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क पर निर्मित स्केलेबल टेक्स्ट विश्लेषण और मशीन लर्निंग के लिए एक टूलकिट है। यह बड़े पैमाने पर भाषाई डेटा को प्रोसेस करने के लिए एनोटेटर को अनुक्रमित करने के लिए एक मल्टीमॉडल मशीन लर्निंग फ्रेमवर्क और एक वितरित पाइपलाइन सिस्टम प्रदान करता है। लाइब्रेरी में प्रासंगिक वेक्टर एम्बेडिंग उत्पन्न करने के लिए एक ट्रांसफॉर्मर टेक्स्ट प्रोसेसर और बड़े भाषा मॉडल के प्रबंधन के लिए एक समर्पित अनुमान इंजन शामिल है। यह प्रोजेक्ट एक एकीकृत विज़न-भाषा आर्किटेक्चर के भीतर टेक्स्ट, ऑडियो और छवियों सहित विषम डेटा प्रकारों को प्रोसेस करने की अपनी क्षमता के माध्यम से खुद को अलग करता है। यह उन्नत जेनरेटिव AI क्षमताओं का समर्थन करता है जैसे कि प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग, प्रतिबंधित JSON आउटपुट के साथ संरचित एंटिटी निष्कर्षण, और नेटवर्क विलंबता को समाप्त करने के लिए स्थानीय अनुमान। इसके अतिरिक्त, यह टेक्स्ट और इमेज दोनों तौर-तरीकों में क्रॉस-भाषा अनुवाद और ज़ीरो-शॉट वर्गीकरण के लिए टूल प्रदान करता है। फ्रेमवर्क एंटिटी पहचान और भावना विश्लेषण के लिए पर्यवेक्षित मॉडल प्रशिक्षण, साथ ही निष्कर्षण प्रश्न उत्तर और दस्तावेज़ सारांश सहित क्षमताओं की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करता है। यह समानता खोज के लिए वेक्टर डेटाबेस समर्थन को एकीकृत करता है और GPU त्वरण और केंद्रीकृत रजिस्ट्री के माध्यम से मॉडल लाइफसाइकिल प्रबंधन के लिए बुनियादी ढांचा प्रदान करता है। टूलकिट एक सार्वजनिक रिपॉजिटरी के माध्यम से कस्टम मॉडल और पाइपलाइनों के वितरण की अनुमति देता है और REST API के माध्यम से मॉडल की तैनाती का समर्थन करता है।
Builds deep learning binary classifiers at the sentence level using neural networks and embeddings.
Scala
