Início Projetos Failed-ML
Failed-ML

Failed-ML

por kennethleungty · GitHub

Compilação de exemplos de alto perfil de projetos de aprendizado de máquina fracassados

Ver no GitHub
Em palavras simples

Explore exemplos do mundo real de projetos de aprendizado de máquina fracassados para entender o que pode dar errado em aplicações de IA.

⭐ Estrelas
🍴 Forks
📜 Licença
Uso comercial permitido
📅 Criado
🔄 Último commit
🏷️ Categoria
Mantem este projeto?

Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.

Reivindicar esta pagina →
Failed-ML — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
754753
2026-07-202026-07-29
📈 Acompanhe Failed-ML

Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.

Grátis · sem cartão · cancele quando quiser
Receber alertas por e-mail →
📄 Sobre

Compilação de exemplos de alto perfil de projetos de aprendizado de máquina fracassados

Failed-ML tem 753 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 51 vezes. Está em desenvolvimento ativo desde 2022. Failed-ML está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: ai, artificial-intelligence, classification, computer-vision.

Frequently asked questions

O que é Failed-ML?

Compilação de exemplos de alto perfil de projetos de aprendizado de máquina fracassados

Failed-ML é de código aberto?

Failed-ML é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.

Failed-ML é gratuito?

Sim. Failed-ML é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está Failed-ML?

Failed-ML está disponível sob a licença MIT.

🏅 Mantenedor deste projeto?
OpenSourceAI badge — Failed-ML

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

[![OpenSourceAI](https://opensourceai.tech/badge.php?tool=kennethleungty-failed-ml)](https://opensourceai.tech/project/kennethleungty-failed-ml.html)
Mais opções de badge →
🧬 Partilha ADN com🧬 Ver o mapa de ADN →

Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.