Tutoriais de Jupyter Notebook sobre como resolver problemas do mundo real com Aprendizado de Máquina & Aprendizado Profundo usando PyTorch. Tópicos: Detecção de rosto com Detectron 2, detecção de anomalias em séries temporais com LSTM Autoencoders, Detecção de Objetos com YOLO v5, Construa sua primeira Rede Neural
Aprenda a resolver problemas do mundo real usando aprendizado de máquina com tutoriais passo a passo em Jupyter Notebook.
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Getting-Things-Done-with-Pytorch tem 2.5k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 644 vezes. Getting-Things-Done-with-Pytorch é escrito principalmente em Jupyter Notebook. Está em desenvolvimento ativo desde 2020. Getting-Things-Done-with-Pytorch está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: anomaly-detection, bert, computer-vision, coronavirus.
Tutoriais de Jupyter Notebook sobre como resolver problemas do mundo real com Aprendizado de Máquina & Aprendizado Profundo usando PyTorch. Tópicos: Detecção de rosto com Detectron 2, detecção de anomalias em séries temporais com LSTM Autoencoders, Detecção de Objetos com YOLO v5, Construa sua primeira Rede Neural
Getting-Things-Done-with-Pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.
Sim. Getting-Things-Done-with-Pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
Getting-Things-Done-with-Pytorch está disponível sob a licença Apache-2.0.
Getting-Things-Done-with-Pytorch é escrito principalmente em Jupyter Notebook.
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[](https://olud.ai/project/curiousily-getting-things-done-with-pytorch.html)
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