Eine einheitliche semi-supervised Lerncodebasis (NeurIPS'22)
Führen Sie Experimente zur Klassifizierung von Audio, Bildern und Texten mit semi-supervised Learning-Techniken durch.
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 abbestellbarEine einheitliche semi-supervised Lerncodebasis (NeurIPS'22)
Semi-supervised-learning hat 1.6k Sterne auf GitHub. Es wurde 218-mal geforkt. Semi-supervised-learning ist hauptsächlich in Python geschrieben. Es wird seit 2022 aktiv entwickelt. Semi-supervised-learning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar. Die Hauptthemen sind: audio-classification, classification, computer-vision, deep-learning.
Eine einheitliche semi-supervised Lerncodebasis (NeurIPS'22)
Semi-supervised-learning ist ein Open-Source-Projekt. Es wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht.
Ja. Semi-supervised-learning ist kostenlos und Open Source — Sie können es nutzen, anpassen und selbst hosten.
Semi-supervised-learning ist unter der MIT-Lizenz verfügbar.
Semi-supervised-learning ist hauptsächlich in Python geschrieben.
Fügen Sie dieses Live-Abzeichen zu Ihrem README hinzu — Ihre GitHub-Sterne und Verzeichnisrang, täglich aktualisiert.
[](https://opensourceai.tech/project/microsoft-semi-supervised-learning.html)