2 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesDimensionality Reduction Visualizers
Tools for projecting high-dimensional data into lower-dimensional spaces for visual analysis.
Distinct from Three-Dimensional Data Visualizers: Distinct from Three-Dimensional Data Visualizers: focuses specifically on reducing dimensions (e.g., PCA, t-SNE) for mapping, rather than grid-based frequency visualization.
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Awesome Dimensionality Reduction Visualizers GitHub Repositories
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- zenml-io/zenml
zenml-io/zenml
5,451GitHub पर देखेंZenML is an orchestration platform designed for building, deploying, and monitoring reproducible machine learning pipelines and agentic workflows. It provides a unified framework that manages the entire lifecycle of machine learning assets, from data processing and model training to the deployment of persistent inference services. By decoupling pipeline logic from underlying compute and storage, the platform enables teams to transition workflows seamlessly from local development environments to production-grade cloud infrastructure. The platform distinguishes itself through a service-oriented
Projects high-dimensional vector data into two-dimensional space to analyze and inspect semantic groupings within a dataset.
Pythonagentopsagentsai - morvanzhou/tensorflow-tutorial
MorvanZhou/Tensorflow-Tutorial
4,334GitHub पर देखेंयह प्रोजेक्ट TensorFlow का उपयोग करके न्यूरल नेटवर्क विकास के लिए शैक्षिक संसाधनों और संदर्भ कार्यान्वयन का एक संग्रह है। यह डीप लर्निंग आर्किटेक्चर बनाने के लिए एक व्यापक शिक्षण पाठ्यक्रम, मशीन लर्निंग पाठ्यक्रम और व्यावहारिक कार्यान्वयन गाइड के रूप में कार्य करता है। कोडबेस मॉडल प्रकारों की एक विस्तृत श्रृंखला को कवर करने वाली निर्देशात्मक सामग्री और उदाहरण प्रदान करता है, जिसमें इमेज क्लासिफिकेशन के लिए कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क, अनुक्रमिक डेटा के लिए रिकरेंट नेटवर्क और लॉन्ग शॉर्ट-टर्म मेमोरी सेल्स, और जेनरेटिव मॉडलिंग के लिए ऑटोएनकोडर शामिल हैं। इसमें डीप रीइन्फोर्समेंट लर्निंग एजेंटों के लिए कार्यान्वयन और नए कार्यों के लिए प्री-ट्रेंड मॉडल को अनुकूलित करने के लिए ट्रांसफर लर्निंग तकनीकें भी शामिल हैं। यह प्रोजेक्ट डेटा प्रीप्रोसेसिंग, कंप्यूटेशनल ग्राफ परिभाषा और वेट ऑप्टिमाइज़ेशन सहित पूर्ण विकास लाइफसाइकिल को कवर करता है। यह मॉडल मूल्यांकन और प्रशिक्षण अनुकूलन के लिए उपयोगिताएं प्रदान करता है, जैसे कि ड्रॉपआउट और रेगुलराइजेशन, साथ ही नेटवर्क आर्किटेक्चर को विज़ुअलाइज़ करने और प्रशिक्षण मेट्रिक्स की निगरानी करने के लिए टूल प्रदान करता है।
The project reduces datasets to minimal features to map high-dimensional data onto a coordinate system.
Pythonautoencoderclassificationcnn
