DLeX: AI Python
22.6K subscribers
4.99K photos
1.22K videos
764 files
4.35K links
هوش‌مصنوعی و برنامه‌نویسی

توییتر :

https://twitter.com/NaviDDariya

هماهنگی و تعرفه تبلیغات : @navidviola
Download Telegram
✔️ NLP Course | YSDA course in Natural Language Processing
یک
دوره متنی ۶ تا ۸ هفته‌ای درباره پردازش زبان‌ها

🔗 https://lena-voita.github.io/nlp_course.html

#MachineLearning #ML
#NLP

@ai_python
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
📌 500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
مجموعه‌ای با بیش از ۵۰۰ پروژه در زمینه‌های یادگیری ماشین، یادگیری‌عمیق، پردازش تصویر و پردازش زبان‌ها به همراه سورس‌کد.

🔗 https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code

#Python #DataScience
#MachineLearning #DeepLearning

@ai_python
1
🟢کتابخونه MLX برای ران کردن مدل های LLM بر روی سیستم عامل مکینتاش

https://github.com/ml-explore/mlx

@ai_python

#MachineLearning
#AppleSiliconAI
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7
🚀 ابزار تازه ای در دنیای تایم سریز و فورکستینگ ایجاد شده، که نظر بسیاری از محققین داده رو به خودش جلب کرده. به همین دلیل کمی از قابلیت هاش رو بررسی می کنیم:

MFLES :

🔴 Multiple Seasonality Support
🔴 Conformal Prediction Intervals
🔴 Seasonality Decomposition
🔴 Parameter Optimization
و ...
🔜 Custom Exogenous Models (Coming Soon)

اما چیزی که باعث شد نظر من بهش جلب بشه و توی DLeX دربارش بنویسم، بنچ مارکی بود که نتایجش رو در تصویر مشاهده می کنید.

این بنچ مارک بر روی سناریوهایی صورت پذیرفته است که multiple seasonality در آن ها وجود داشته است.

در صورتی که تجربه ای در استفاده از MFLES دارید ، خوشحال می شیم که در IT and Binary به اشتراک بذارید. 💬

نوید داریا

#TimeSeries #Forecasting #DataScience #MachineLearning
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
4❤‍🔥2🔥1