githubGitHubあり2026-06-10
pytorch — Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration
pytorchはPythonでTensorや動的ニューラルネットワークを実装でき、強力なGPUアクセラレーションをサポートしている。
機械学習教師あり学習
- 用途
- CUDAアクセラレーション付きのAI
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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「supervised」の検索結果
73 件githubGitHubあり2026-06-09
tensorflow — An Open Source Machine Learning Framework for Everyone
TensorFlowはオープンソースの機械学習フレームワークで、誰でも使用できるように設計されている。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 人間に学習フレームワーク
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
ML-For-Beginners — 12 weeks, 26 lessons, 52 quizzes, classic Machine Learning for all
マシンラーニングの入門コースを提供する。
機械学習教師あり学習
- 用途
- マシンラーニング入門
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
netdata — The fastest path to AI-powered full stack observability, even for lean teams.
netdataは、チームに関係なくAIパワーで全システム観察できる最速のパスを提供している。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- 全システム観察
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
OpenBB — Financial data platform for analysts, quants and AI agents.
OpenBBは、分析家・量算家・AIエージェント用の金融データプラットフォームを提供している。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 金融分析用データ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
scikit-learn — scikit-learn: machine learning in Python
scikit-learnはPythonで機械学習を行うことができるライブラリで、データの分類・可視化・特徴量選択などが可能である。
CPUで試しやすい機械学習教師あり学習
- 用途
- マシンラーニング
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
keras — Deep Learning for humans
kerasは、人類が開発できる深層学習フレームワークで、モデル定義からトレーニングまでを行うことが可能。
機械学習教師あり学習
- 用途
- 人間による深層学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
julia — The Julia Programming Language
juliaはJuliaプログラミング言語で、高速演算とパッケージ管理が可能である。
機械学習教師あり学習
- 用途
- Juliaプログラミング
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
streamlit — Streamlit — A faster way to build and share data apps.
streamlitはStreamlitライブラリを使って、データアプリを作成・共有することができる。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- データアプリ作成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
photoprism — AI-Powered Photos App for the Decentralized Web 🌈💎✨
photoprismはAIパワーで管理される写真管理アプリケーションで、写真の特徴や情報を自動的に検出することができる。
機械学習教師あり学習画像
- 用途
- 写真管理
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
google-research — Google Research
google-researchはGoogle Researchで、研究者がアクセスすることができる機械学習リソースの一つである。
機械学習教師あり学習
- 用途
- Google研究
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
opencv — Open Source Computer Vision Library
このリポジトリでは、64MパラメータのGPTを完全にTrainingし、2時間以内に完成させる手法を提供します。
深層学習画像
- 用途
- 大モデル 2時間で完全にTraining
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
pytorch-lightning — Pretrain, finetune ANY AI model of ANY size on 1 or 10,000+ GPUs with zero code changes.
AIモデルを高速にトレーニングするためのライブラリ。1台から10000台のGPUで利用可能。
深層学習
- 用途
- AIモデルトレーニング
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
cs249r_book — Machine Learning Systems
マシンラーニングシステムの理論と実装に関する本。
深層学習テキスト
- 用途
- 機械学習システム
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
FeatureBench — [ICLR 2026] Official Implementation of "FeatureBench: Benchmarking Agentic Coding for Complex Feature Development"
Feature Benchmarkは、複雑な特徴の開発を評価するための枠組みである。
自然言語処理
- 用途
- Feature Benchmark用途
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
vision — Datasets, Transforms and Models specific to Computer Vision
コンピュータビジョンのデータセット、変換、モデルのライブラリ。
コンピュータビジョン
- 用途
- コンピュータビジョン
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
carla — Open-source simulator for autonomous driving research.
CARLAは、オープンソースのシミュレータで、主に自動運転研究のために使われます。このシミュレータを使うことで、車両などのロボットをシミュレートし、様々なシナリオを実行できます。
コンピュータビジョン
- 用途
- 自動運転研究用のオープンソースシミュレータ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
colmap — COLMAP - Structure-from-Motion and Multi-View Stereo
このライブラリは、3次元幾何学とモーションの解析のためのオープンソースライブラリです。このライブラリは、複数の視点からの画像を扱い、構造計算とマルチビューステレオの解析をサポートしています。
コンピュータビジョン
- 用途
- 3次元幾何学とモーションの解析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
kornia — 🐍 Geometric Computer Vision Library for Spatial AI
このリポジトリでは、金融分野に適したLarge Language Modelsを提供しています。
コンピュータビジョン画像
- 用途
- 金融用のLarge Language Models
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
fiftyone — Refine high-quality datasets and visual AI models
FiftyOneは、データセットの精査とAIモデル可視化を支援するライブラリです。このライブラリは、データセットの品質を高め、AIモデルを可視化するのを支援するために使用できます。
品質予測/異常検知機械学習教師あり学習分類検出画像
- 用途
- データセットの精査とAIモデル可視化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-06-09
Gymnasium — An API standard for single-agent reinforcement learning environments, with popular reference environments and related utilities (formerly Gym)
Gymnasiumは、シングルエージェントRLの疑似環境を提供するAPIです。
強化学習
- 用途
- 疑似環境を提供する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
PufferLib — Puffing up reinforcement learning
P
強化学習
- 用途
- 強化学習用ライブラリ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
RLinf — RLinf: Reinforcement Learning Infrastructure for Embodied and Agentic AI
この研究では、弾性シミュレーションに基づいて、エピソード間の状態を保つために、リプラスの重みと、エピソードの初期状態を用いました。
強化学習
- 用途
- 弾性シミュレーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
weaviate — Weaviate is an open-source vector database that stores both objects and vectors, allowing for the combination of vector search with structured filtering with the fault tolerance and scalability of a cloud-native database.
ベクトル検索と構造化されたフィルタリングを組み合わせたベクターデータベースです。
MLOps生成画像
- 用途
- ベクターデータベース
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
deepinv — DeepInverse: a PyTorch library for solving imaging inverse problems using deep learning
ピラミードライブラリを使ったイメージインバース問題の解決に使えるライブラリです。
生成AI拡散モデル画像自己教師
- 用途
- イメージインバース問題の解決
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
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githubGitHubあり2026-06-09
compromise — modest natural-language processing
この研究では、自然言語処理の負担を減らすモジュラリティを目指しています。モジュラリティとは、システムを小さくて独立した部分に分割して、それぞれを簡素化することです。この研究では、文脈に応じてモジュラリティを変更できるメカ
自然言語処理分類音声
- 用途
- 自然言語処理の簡素化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
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githubGitHubあり2026-06-09
TextBlob — Simple, Pythonic, text processing--Sentiment analysis, part-of-speech tagging, noun phrase extraction, translation, and more.
テキスト分析、センチメント分析や単語分割などを行えるライブラリ。
自然言語処理テキスト音声
- 用途
- テキスト分析
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
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githubGitHubあり2026-06-09
modelscope — ModelScope: bring the notion of Model-as-a-Service to life.
ModelScopeは、モデルをサービス化するためのプラットフォームです。モデルを作成し、ホスティングし、管理し、配信することができます。
自然言語処理音声
- 用途
- モデルをサービス化する
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-08
INFUSER: Influence-Guided Self-Evolution Improves Reasoning
Self-evolution offers a scalable path to stronger reasoning: a pretrained language model improves itself with
機械学習教師なし学習テキスト教師なし
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-08
An 84-Format Numeric Catalog with Bit-Exact Conformance Vectors: A Vendor-Neutral Reference for FP8, BF16, MXFP4, and Microscaling Formats
この論文では、数値形式の標準化を提案する。これにより、数字の解釈と操作がより効率的に行える。
機械学習教師あり学習テキスト
- 用途
- 数値形式の標準化
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-08
Semi-supervised Source Detection in Astronomical Images: New Benchmark and Strong Baseline
Source detection in modern observational astronomy is a cornerstone for localizing and identifying stellar sou
機械学習教師あり学習検出生成画像
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-08
pycaret — Open-source, low-code AutoML platform for Python. PyCaret 4.0: sklearn-native engine + React control plane.
pycaretは、Pythonによるオープンソースの低コストオートMLプラットフォームで、Reactコントロールプレーンを備えたsklearnネイティブエンジンを搭載しています。
CPUで試しやすい機械学習教師あり学習分類検出回帰
- 用途
- オートMLプラットフォーム
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-06-08
AI-Papers-of-the-Week — 🔥Highlighting the top ML papers every week.
最新のマシンラーニング研究論文を紹介している。
自然言語処理
- 用途
- 最新のML研究論文
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-07
AUCp: Pseudo-AUC for Inference Model Selection with Unlabeled Validation Data in Abnormality Detection
Abnormality detection is a crucial yet challenging task in medical image analysis. Distinguishing abnormalitie
コンピュータビジョンセグメンテーション検出画像教師なし
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-07
awesome-datascience — :memo: An awesome Data Science repository to learn and apply for real world problems.
データサイエンスの学習には役立つリポジトリ。実世界の問題に応じた学習が可能。
深層学習画像
- 用途
- データサイエンス学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-06
Robust-U1: Can MLLMs Self-Recover Corrupted Visual Content for Robust Understanding?
Multimodal Large Language Models (MLLMs) have demonstrated remarkable success in visual understanding, yet the
説明可能品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデル画像テキストマルチモーダル
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
Defending Against Malicious Finetuning by Scaling Train-time Adversarial Attacks
Current open-weight large language models (LLMs) are prone to malicious finetuning attacks, which could compro
深層学習軽量化・量子化テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
G2G: Exploiting Intra-Group Geometry for Inter-Group Pose Estimation
Recovering the relative 6-DoF pose between two image groups underlies cross-sequence relocalization and multi-
深層学習Transformer検出画像
- 用途
- 検出
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
arxivGitHubあり2026-06-06
How Much MRI Preprocessing Is Enough? A Cost-Utility Study for Brain MRI Foundation Models
MRI preprocessing defines the input distribution seen by brain MRI foundation models, yet it is usually treate
深層学習Transformer分類セグメンテーション回帰
- 用途
- 分類
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-06
mlops-zoomcamp — Free MLOps course from DataTalks.Club
面倒なシーケンスデータ処理を自動化するツールであるChiplingoが提案されました。
MLOps
- 用途
- AIモデルへのデータ補完
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-06
awesome-nlp — :book: A curated list of resources dedicated to Natural Language Processing (NLP)
このリポジトリは自然言語処理(NLP)に関するリソースをまとめたものです。
自然言語処理テキスト
- 用途
- NLPリソースのまとめ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-06-06
nltk — NLTK Source
このリポジトリは、Natural Language Toolkit（NLT）のソースコードを収録しています。
自然言語処理
- 用途
- Natural Language Toolkit（NLT）ソース
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
arxivGitHubあり2026-06-05
A Cross-view Fusion Framework for Robust 6-DoF Grasp Pose Estimation
この論文では、6-自由度のグレイスプースト推定を実現するための新しいフレームワークであるCross-view Fusionフレームワークを提案しました。
深層学習Transformer3D自己教師
- 用途
- 6-自由度のグレイスプースト推定
- 難易度
- Hard
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
On the Geometry of On-Policy Distillation
On-policy distillation (OPD) is increasingly used to improve large language model reasoning, but its training
深層学習軽量化・量子化検出生成テキスト
- 用途
- 検出
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
SlimSearcher: Training Efficiency-Aware Web Agents via Adaptive Reward Gating
Deep research agents have demonstrated remarkable capabilities in complex information-seeking tasks, yet this
深層学習Transformer強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-05
Entropy as a Structural Prior: How a Log-Barrier on DiT Belief Space Drives Musical Diversity and Development
Confidence-based loss weighting is usually avoided in generative models because it accelerates errors when the
センサ/時系列自然言語処理ファインチューニング生成テキスト音声
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-05
stable-pretraining — Reliable, minimal and scalable library for pretraining foundation and world models
基礎モデルの前処理を行うためのライブラリ。最小限でシームレスにスケールできる。
深層学習Transformerマルチモーダル自己教師
- 用途
- 基礎モデルの前処理
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Cosine Misleads: Auxiliary Losses Reshape Vision Language Models, Not Their Latents
Latent visual reasoning (LVR) inserts supervised latent tokens between perception and answer generation in vis
品質予測/異常検知コンピュータビジョンマルチモーダル生成画像テキスト
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
SubtleMemory: A Benchmark for Fine-Grained Relational Memory Discrimination in Long-Horizon AI Agents
Persistent AI assistants, such as OpenClaw, accumulate large collections of related memories over long-term in
機械学習教師あり学習テキスト
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Reinforcement Learning Elicits Contextual Learning of Unseen Language Translation
Prior work has shown that large language models (LLMs) can translate unseen or low-resource languages by under
深層学習軽量化・量子化テキスト強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-04
Unsupervised Skill Discovery for Agentic Data Analysis
Inference-time skill augmentation provides a lightweight way to improve data-analytic agents by injecting reus
品質予測/異常検知深層学習軽量化・量子化生成教師なし
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-06-03
cs-video-courses — List of Computer Science courses with video lectures.
このリポジトリはコンピュータサイエンスのビデオコースの一覧を提供しています。
機械学習教師あり学習動画
- 用途
- 教育資源の共有
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-06-03
dm_control — Google DeepMind's software stack for physics-based simulation and Reinforcement Learning environments, using MuJoCo.
物理ベースのシミュレーションおよびロールアウト学習環境を提供するツールです。
強化学習
- 用途
- セルフモデリング環境
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02
A Cookbook of 3D Vision: Data, Learning Paradigms, and Application
3D vision has rapidly evolved, driven by increasingly diverse data representations, learning paradigms, and mo
自然言語処理RAG生成動画3D
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-02
MemTrain: Self-Supervised Context Memory Training
Memory is an indispensable capability for long-horizon LLM agents, enabling them to preserve and utilize infor
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト自己教師強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-06-01
Quality-Guided Semi-Supervised Learning for Medical Image Segmentation
Training accurate medical image segmentation models requires large amounts of densely annotated data, which is
品質予測/異常検知コンピュータビジョンセグメンテーション画像教師あり半教師あり
- 用途
- セグメンテーション
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-05-31
Trust Functions: Near-Lossless Weak-to-Strong Generalization by Learning When to Trust the Weak Teacher
Weak-to-strong generalization studies how to improve a strong student using supervision from a weaker teacher
機械学習教師あり学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-05-30
SDR: Set-Distance Rewards for Radiology Report Generation
Reinforcement learning with verifiable rewards has rapidly advanced reasoning in vision--language models. Howe
品質予測/異常検知深層学習Transformer生成テキスト強化学習
- 用途
- 生成
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
huggingfaceGitHubありHugging Faceあり2026-05-30
Semi-Supervised Noise Adaptation: Transferring Knowledge from Noise Domain
Transfer learning aims to facilitate the learning of a target domain by transferring knowledge from a source d
説明可能自然言語処理RAG画像半教師あり
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-05-29
faceswap — Deepfakes Software For All
faceswapは、Deepfakes技術を使用した画像合成ソフトウェアで、ディープフェイクを作ることができる。
機械学習教師あり学習
- 用途
- ディープフェイク
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
huggingfaceHugging Faceあり2026-05-28
Meta-Cognitive Memory Policy Optimization for Long-Horizon LLM Agents
Memory-augmented LLM agents tackle complex long-horizon tasks by recursively summarizing interaction trajector
品質予測/異常検知自然言語処理大規模言語モデルテキスト自己教師強化学習
- 用途
- 技術検証・論文読解補助
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-05-28
openFrameworks — openFrameworks is a community-developed cross platform toolkit for creative coding in C++.
OpenFrameworksは、C++で構築されたクロスプラットフォームのツールキットで、クリエイティブコーディングのために使われます。このライブラリは、各種のデバイス上でプログラムを動作させることを容易にします。
コンピュータビジョン音声動画
- 用途
- クリエイティブコーディングのためのクロスプラットフォームツールキット
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→
githubGitHubあり2026-05-26
learnopencv — Learn OpenCV : C++ and Python Examples
OpenCVを用いて画像処理の学習方法を紹介している。
コンピュータビジョン
- 用途
- OpenCVの学習
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-26
Book-Mathematical-Foundation-of-Reinforcement-Learning — This is the homepage of a new book entitled "Mathematical Foundations of Reinforcement Learning."
Mathematical Foundations of Reinforcement Learningは、ディープラーニングにおける推論力学習の数学的基礎を網羅している。
強化学習
- 用途
- ディープラーニングに関する本書の制作
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-26
deep-rl-class — This repo contains the Hugging Face Deep Reinforcement Learning Course.
強化学習に関する学習教室を提供するリポジトリです。
強化学習
- 用途
- 強化学習教室
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-25
ColossalAI — Making large AI models cheaper, faster and more accessible
ColossalAIは、より安く、速く、よりアクセスが容易な-large AIモデルの作成に適したフレームワークを提供します。
機械学習教師なし学習
- 用途
- 分散型AIモデルのコスト削減
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-23
open_spiel — OpenSpiel is a collection of environments and algorithms for research in general reinforcement learning and search/planning in games.
ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティであるEnvironmentおよびアルゴリズムの集合。
強化学習
- 用途
- ゲームの一般的な強化学習用エンドポインティ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-22
rasa — 💬 Open source machine learning framework to automate text- and voice-based conversations: NLU, dialogue management, connect to Slack, Facebook, and more - Create chatbots and voice assistants
rasaは、テキストやボイスベースの会話を自動化するオープンソースの機械学習フレームワークです。自然言語理解(NLU)、会話管理、 slackやFacebook等への接続など、幅広い機能を提供しています。
自然言語処理テキスト
- 用途
- チャットボット作成
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-20
fastai — The fastai deep learning library
「fastai」は、深層学習のライブラリです。
深層学習
- 用途
- 機械学習ライブラリ
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-19
spaCy — 💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
💫 Industrial-strength Natural Language Processing (NLP) in Python
機械学習教師あり学習分類テキスト
- 用途
- 分類
- 難易度
- Easy
- コスト
- Low
→
githubGitHubあり2026-05-19
handson-ml — ⛔️ DEPRECATED – See https://github.com/ageron/handson-ml3 or handson-mlp instead.
⛔️ DEPRECATED – See https://github.com/ageron/handson-ml3 or handson-mlp instead.
深層学習
- 用途
- 実装・検証基盤
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-17
tesseract.js — Pure Javascript OCR for more than 100 Languages 📖🎉🖥
tesseract.jsはJavaScriptで利用できる画像認識システムで、100以上の言語に対応しています。
深層学習
- 用途
- 画像認識と文字解読
- 難易度
- Easy
- コスト
- Medium
→
githubGitHubあり2026-05-17
awesome-artificial-intelligence — A curated list of Artificial Intelligence (AI) courses, books, video lectures and papers.
awesome-artificial-intelligenceは、人工知能に関する教材、アートcles、講義等を集め、提供しているオープンソースプロジェクトです。
機械学習教師なし学習動画教師なし
- 用途
- AIに関するリソースの集めと提供
- 難易度
- Easy
- コスト
- High
→