Inicio Proyectos talos
talos

talos

por autonomio · GitHub

Experimentos de hiperparámetros con TensorFlow y Keras

Ver en GitHub
En palabras simples

Automatiza el proceso de ajuste y prueba de modelos de aprendizaje automático con TensorFlow y Keras.

⭐ Estrellas
🍴 Ramas
📜 Licencia
Uso comercial permitido
📅 Creado
🔄 Último commit
🏷️ Categoría
💻 Lenguaje
¿Mantienes este proyecto?

Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.

Reivindicar esta pagina →
talos — GitHub preview card
📈 Historial de estrellas
1 6371 636
2026-07-202026-07-29
📈 Sigue talos

Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.

Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quieras
Recibir alertas por email →
📄 Acerca de

Experimentos de hiperparámetros con TensorFlow y Keras

talos tiene 1.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 265 veces. talos está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2018. talos está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: artificial-intelligence, deep-learning, hyperparameter-optimization, keras.

Frequently asked questions

¿Qué es talos?

Experimentos de hiperparámetros con TensorFlow y Keras

¿talos es de código abierto?

talos es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.

¿talos es gratis?

Sí. talos es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.

¿Bajo qué licencia está talos?

talos está disponible bajo la licencia MIT.

¿En qué lenguaje está escrito talos?

talos está escrito principalmente en Python.

🏅 ¿Mantenedor de este proyecto?
OpenSourceAI badge — talos

Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=autonomio-talos)](https://opensourceai.tech/project/autonomio-talos.html)
Más opciones de distintivos →
🧬 Comparte ADN con🧬 Ver el mapa de ADN →

Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.