2 repository-uri
Awesome GitHub RepositoriesMachine Learning Problem Definitions
Frameworks for identifying the appropriate learning approach based on business objectives.
Distinct from Machine Learning: Focuses on the conceptual categorization of learning tasks rather than interview preparation or specific algorithm implementations.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Machine Learning Problem Definitions. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Machine Learning Problem Definitions GitHub Repositories
Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
- google-deepmind/learning-to-learn
google-deepmind/learning-to-learn
4,068Vezi pe GitHubAcest proiect este un framework de meta-learning TensorFlow și un set de instrumente de cercetare conceput pentru a implementa și antrena optimizatori învățați. Oferă o bibliotecă de instrumente pentru dezvoltarea rețelelor neuronale care învață cum să optimizeze alte modele, înlocuind algoritmii tradiționali de optimizare bazați pe gradient. Framework-ul include un manager de ansamblu de probleme care permite combinarea mai multor sarcini de optimizare distincte într-o singură funcție de pierdere ponderată pentru antrenare simultană. Utilizează un model factory pentru instanțierea rețelei și suportă definirea funcțiilor obiectiv personalizate și a grafurilor de pierdere ca ținte pentru algoritmii de învățare. Setul de instrumente acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv meta-optimizarea bazată pe gradient, benchmarking-ul modelelor și execuția buclelor de antrenare cu lungimi de derulare configurabile. De asemenea, oferă utilitare pentru preprocesarea gradientului, persistența stării serializate și raportarea statisticilor experimentelor, cum ar fi eroarea finală medie și durata epocii.
Enables the creation of loss graphs for mathematical tasks to serve as training targets for learning algorithms.
Pythonartificial-intelligencedeep-learningmachine-learning - facebookresearch/horizon
facebookresearch/Horizon
3,703Vezi pe GitHubHorizon is a reinforcement learning platform designed for training, evaluating, and deploying agents and contextual bandits using historical data. It serves as an off-policy engine and offline policy evaluation tool, allowing decision-making policies to be optimized and tested without the need for a live simulator. The framework specializes in recommendation system optimization, specifically using slating-based reinforcement learning to optimize the ordering and sequencing of multiple recommendations. It also functions as a contextual bandit framework that manages the balance between explorat
Analyzes feature importance for states and actions to determine if a problem fits batch RL requirements.
Python
