Awesome GitHub RepositoriesSentiment & Topic Analysis

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

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

Mmlspark este un framework distribuit pentru executarea modelelor de machine learning, transformărilor de date și integrărilor de servicii AI în clusterele Apache Spark. Funcționează ca o bibliotecă distribuită de machine learning și orchestrator de pipeline, permițând utilizatorilor să integreze servicii cognitive pre-antrenate și modele personalizate în fluxuri de lucru de batch și streaming la scară largă. Proiectul se distinge prin capacitatea sa de a încorpora servicii AI externe și API-uri web direct în pipeline-uri de big data pentru analiza textului și a viziunii. Oferă un framework de antrenare a modelelor scalabil care coordonează sarcinile de gradient boosting și clasificare în clustere de calcul redimensionabile elastic, utilizând accelerarea hardware pentru inferența distribuită a modelelor. Setul de instrumente acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv analiza conținutului multimodal pentru imagine, vorbire și text, precum și detectarea avansată a anomaliilor pentru date de serie temporală și multivariate. Include utilitare pentru featurizarea datelor, execuția modelelor ONNX și instrumente AI responsabile pentru auditarea echității modelelor și interpretarea predicțiilor folosind valori de contribuție aditivă. Framework-ul oferă, de asemenea, o interfață unificată de acces la date pentru citirea și scrierea în diverse baze de date și sisteme de stocare în cloud.

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