TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #3 · 18.01

Навигация по каналу. Всем привет, с вами разработчик из Петербурга, а здесь мой личный блог. Многие люди говорят мне, что им нравится, как я пишу, и это поддерживает существование данного канала. Тут совершенно точно не будет примитивного агрегатора новостей, очередной подборки мемов или филиала твиттера с короткими эмоциональными высказываниями. Данный блог — вдумчивый и авторский, содержит мои размышления и пережитый опыт. Подписывайтесь, если вам действительно интересно читать. Буду рад также вашему участию в обсуждениях. Вот основные теги: #dev — программирование #gadgets — гаджеты #games — видеоигры и настолки #fiction — книги, фильмы #hobby — DIY и другие хобби #web — интернет, соцсети #life — просто о жизни

Резултати

Намерени 2 подобни публикации

Търсене: #automl

当前筛选 #automl清除筛选
Repositorio data science

@repo_science · Post #3807 · 19.12.2023 г., 05:08

#AutoML 🐍 AutoML: Build Production-Ready Models Quickly! Learn the basics of building production-ready automated machine learning (AutoML) models. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Hashtags

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14863 · 24.06.2025 г., 13:30

#other#automl#chatgpt#data_analysis#data_science#data_visualization#data_visualizations#deep_learning#gpt#gpt_3#jax#keras#machine_learning#ml#nlp#python#pytorch#scikit_learn#tensorflow#transformer This is a comprehensive, regularly updated list of 920 top open-source Python machine learning libraries, organized into 34 categories like frameworks, data visualization, NLP, image processing, and more. Each project is ranked by quality using GitHub and package manager metrics, helping you find the best tools for your needs. Popular libraries like TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, and Hugging Face transformers are included, along with specialized ones for time series, reinforcement learning, and model interpretability. This resource saves you time by guiding you to high-quality, actively maintained libraries for building, optimizing, and deploying machine learning models efficiently. https://github.com/ml-tooling/best-of-ml-python