uncertainty-baselines
Hochwertige Implementierungen von Standard- und SOTA-Methoden für eine Vielzahl von Aufgaben.
Greifen Sie auf hochwertige Beispiele von Methoden des maschinellen Lernens zu, um neue Ideen zu entwickeln und die Forschungspraktiken zu verbessern.
Beanspruchen Sie die Seite: indexiert unabhangig vom Rang, in sechs Sprachen ubersetzt und mit Ihren eigenen Worten erganzt.
Erhalten Sie eine E-Mail-Benachrichtigung beim nächsten Release oder wenn es durchstartet.
Kostenlos · ohne Karte · jederzeit abbestellbarHochwertige Implementierungen von Standard- und SOTA-Methoden für eine Vielzahl von Aufgaben.
uncertainty-baselines hat 1.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 223-mal geforkt. uncertainty-baselines ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2020 aktiv entwickelt. uncertainty-baselines ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: bayesian-methods, data-science, deep-learning, machine-learning.
Was ist uncertainty-baselines?
Hochwertige Implementierungen von Standard- und SOTA-Methoden für eine Vielzahl von Aufgaben.
Ist uncertainty-baselines Open Source?
uncertainty-baselines ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der Apache-2.0-Lizenz veröffentlicht.
Ist uncertainty-baselines kostenlos?
Ja. uncertainty-baselines ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Unter welcher Lizenz steht uncertainty-baselines?
uncertainty-baselines ist unter der Apache-2.0-Lizenz verfügbar.
In welcher Sprache ist uncertainty-baselines geschrieben?
uncertainty-baselines ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://olud.ai/project/google-uncertainty-baselines.html)
Ermittelt aus gemeinsamen GitHub-Topics beider Projekte, gewichtet nach ihrer Seltenheit.