TensorFlow.js — это открытая JavaScript-библиотека для аппаратного ускорения, предназначенная для обучения и развёртывания моделей машинного обучения.

PARL — это высокопроизводительный и гибкий фреймворк для усиленного обучения.

TensorNet — это распределённая обучающая среда, оптимизированная для масштабных разреженных сценариев, таких как рекламные рекомендации. Она построена на основе TensorFlow.

Эффективное ML-решение для нишевых запросов.

**Открытый алгоритм отслеживания лиц по видео, основанный на MTCNN для обнаружения лиц и ONET для их отслеживания. Скорость обнаружения с использованием процессора i7-9700k может достигать 250 кадров в секунду.**

Исходный текст на китайском языке содержит термины, связанные с машинным обучением и компьютерным зрением. В нём рассказывается об опыте использования приложения, которое позволяет интегрировать различные функции машинного обучения, такие как распознава...

Глубокое обучение для начинающих.

Фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом для автоматизации текстовых и голосовых диалогов: понимание естественного языка, управление диалогом, подключение к Slack, Facebook и другим платформам — создание чат-ботов и голосовых помощников.

AutoDL — это эффективный автоматизированный метод проектирования нейронных архитектур. Он создаёт качественные специализированные нейронные архитектуры с помощью обучения с подкреплением.

CnOCR: китайский и английский OCR Python-пакеты на основе PyTorch/MXNet.

SDK для разработки пользовательских действий для Rasa.

AutoKernel — это простой в использовании, с низким порогом входа инструмент для автоматической оптимизации операторов, который повышает эффективность развёртывания алгоритмов глубокого обучения.

CnSTD: пакет Python3 для обнаружения текста в сценах на китайском и английском языках, основанный на PyTorch/MXNet