583.-Cortex: Plataforma para desplegar modelos de machine learning como servicios web en producción. Soporta múltiples framework como; TensorFlow, PytTorch, scikit-learn y mas, dispone de soporte para GPU.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su web https://kutt.it/Qk4aD4
GitHub https://kutt.it/M1WJ5P
#MachineLearning #IA #despliegue
Buen día y el Lunes mas.

409-.UniLM: Lenguaje entrenamiento de modelos que entienden lenguaje natural(NLU) y generación de tareas en lenguaje natural,NLG. Está desarrollado por Microsoft.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub https://kutt.it/eRLQP4
#machinelearning

Buen día y el Miércoles mas.
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617.-Pycaret: Librería para Machine Learning que permite preparar los datos para desplegar tu modelo de forma fácil y rápida, utilizando un entorno notebook.

Distribuido con licencia MIT

Para mas información visitar su web https://kutt.it/ldKWRk
GitHub https://kutt.it/rVemdh
#machinelearning

Buen día y el Lunes mas.
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626-Igel: Herramienta para machine learning que permite entrenar,test y usar modelos sin escribir código. Permite crear de forma rápido un prototipo de machine learning tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Soporta múltiples modelos de regresión, clasificación y clustering.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar GitHub https://bit.ly/33G9HLZ
#machinelearning

Buen día y próximamente mas
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642.-AstroML: Módulo para machine learning y data mining enfocado a datos astronómicos.

Distribuido BSD 2 Clausulas.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/3sUZoOH
#monografico #MachineLearning

Buen día y mañana mas
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643.-River: Librería para machine learning online, basado en los proyectos creme y scikit-multiflow,que permite crear flujos de datos.

Distribuido con licencia BSD 3 Clausulas.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/3oi8bqC
#MachineLearning #monografico

Buen día y mañana mas
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658.-Label-studio: Herramienta para etiquetar y anotar datos, permite utilizarlos en audios,textos,videos y series de tiempo, también puede utilizarse para series de datos personalizados. Este tipo de herramientas se utiliza para datos para Machine Learning , proporcionando datos mas estructurados y mejorar el aprendizaje.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su web https://bit.ly/3snf63T
GitHub https://bit.ly/2QrEckM
#datos #MachineLearning

Buen día y próximamente mas.
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710.-Gradio: Herramienta para crear Interfaces Gráficas para modelos de Machine Learning de una forma muy fácil.

Distribuido con licencia Apache-2.0.

Para mas información visitar su web https://bit.ly/3yVLtLR
GitHub https://bit.ly/3z2lH8Z
#machinelearning

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Si quieres ayudarme de forma económica para invertirlo en mis proyectos, hay disponible varios métodos:
Buy me Coffe https://buymeacoffee.com/jajt
Digital Ocean https://m.do.co/c/34c3769f0465
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Audible https://amzn.to/3zK7RH0

727.-BlockyML: Herramienta de programación visual para Machine Learning que lo utilizas como campo de entrenamiento, está diseñada para simplificar la implementación estándar del aprendizaje automático. Esta herramienta No Code puede ayudar a cualquiera que quiera comenzar en el ámbito de Machine Learning con Python.

Distribuido con Apache-2.0

Para mas información visitar su GitHub https://bit.ly/3hLBLUr
#MachineLearning

Si quieres ayudarme de forma económica para invertirlo en mis proyectos, hay disponible varios métodos:
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pCloud https://partner.pcloud.com/r/62970

761.-Daft: Librería rápida, ergonomica y escalable para dataframe que esta enfocada para trabajar con datos complejo y cargas de trabajo para Machine Learning.

Distribuido con licencia Apache-2.0

Para mas información visitad su GitHub https://bit.ly/3RjAGCI
#MachineLearning #datos


Buen día.
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