Getting-Things-Done-with-Pytorch
Tutoriales de Jupyter Notebook sobre cómo resolver problemas del mundo real con Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo utilizando PyTorch. Temas: Detección de rostros con Detectron 2, detección de anomalías en series temporales con Autoencoders LSTM, detección de objetos con YOLO v5, construye tu primera red neuronal
Aprender a resolver problemas del mundo real utilizando aprendizaje automático con tutoriales paso a paso en Jupyter Notebook.
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Getting-Things-Done-with-Pytorch tiene 2.5k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 644 veces. Getting-Things-Done-with-Pytorch está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2020. Getting-Things-Done-with-Pytorch está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: anomaly-detection, bert, computer-vision, coronavirus.
¿Qué es Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Tutoriales de Jupyter Notebook sobre cómo resolver problemas del mundo real con Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo utilizando PyTorch. Temas: Detección de rostros con Detectron 2, detección de anomalías en series temporales con Autoencoders LSTM, detección de objetos con YOLO v5, construye tu primera red neuronal
¿Getting-Things-Done-with-Pytorch es de código abierto?
Getting-Things-Done-with-Pytorch es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿Getting-Things-Done-with-Pytorch es gratis?
Sí. Getting-Things-Done-with-Pytorch es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Getting-Things-Done-with-Pytorch está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito Getting-Things-Done-with-Pytorch?
Getting-Things-Done-with-Pytorch está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/curiousily-getting-things-done-with-pytorch.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.