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Playground for LLMs and NLP in Finance.

LLM and NLP tools for financeGitHub repositoryCommunity-driven project

オープンソースの金融大型言語モデルで、データセットとベンチマークを備えています。

金融大型言語モデル136K指示サンプルデータセット包括的な評価ベンチマーク

マルチエージェントLLMフレームワークによる自動金融取引。

マルチエージェントLLMフレームワーク自動金融取引カスタマイズ可能な取引戦略

MLシステムと運用を管理する包括的なプラットフォーム。

MLシステムの設計とオーケストレーションMLOpsワークフローの管理AIプロジェクトのリソース最適化

MLOps Community

MLOpsコミュニティとつながり、リソースにアクセス。

MLOpsコミュニティハブリソースガイドアクセスコミュニティディスカッション

GitHubリポジトリでMLプロジェクトとチュートリアル

GitHubでのプロジェクトホスティングML Opsチュートリアルコミュニティ主導

Kubeflow Workspace

Slack上のMLOpsのための協力型ワークスペース。

AI ツールディレクトリ

MLOpsコミュニティディスカッションSlackベースのコミュニケーションコミュニティサポート

This Week in Machine Learning & AI

週間AIニュースと議論がビデオ形式で提供されます。

業界専門家とのビデオインタビュー最新のAIトレンドとニュースAI技術への深い掘り下げ

Pipeline Conversation

実用的AI：機械学習、データサイエンスポッドキャストでAIの進歩について議論しています。

AI専門家へのインタビュー最新のAI研究実用的AIの応用

Machine Learning – Software Engineering Daily

機械学習とソフトウェアエンジニアリングについて日々議論するポッドキャストです。

AIとソフトウェア開発に焦点を当てています日々コンテンツを更新していますGoogle Podcastsで配信されています

Deep Learning in Production

生産環境におけるディープラーニングに関するポッドキャスト。

ディープラーニングの応用に焦点を当てる生産技術が議論されるゲストインタビューが含まれる

Awesome Production Machine Learning

生産環境向けにカレントされたMLプロジェクト。

MLプロジェクトのコレクション生産環境に焦点を当てたリソースコミュニティ主導

Awesome Machine Learning

機械学習のリソースとプロジェクトの包括的なコレクション。

機械学習プロジェクトのカレントリスト研究論文へのリンクコミュニティ主導のリソースハブ

Awesome DataOps

データオペレーション（DataOps）ツールとリソースの包括的なコレクション。

AI ツールディレクトリ

データオペレーション（DataOps）ツールのカレントリストGitHubリポジトリリンクコミュニティ主導のプロジェクト

包括的なAutoMLリソースとプロジェクト

AutoMLツールのカレントリストプロジェクトリンクと説明コミュニティ主導のリポジトリ

AutoML研究論文のカレントコレクション

AutoML論文へのアクセスコミュニティ主導定期的な更新

Stanford MLSys Seminar Series

スタンフォードのMLシステムセミナーシリーズで研究討論を行います。

研究に焦点を当てた討論スタンフォード大学主催MLシステムに焦点を当てる

MLOps World: Machine Learning in Production Conference

MLOps World conference focuses on machine learning in production.

Focuses on MLOpsMachine learning in productionConference events

apply() - The ML data engineering conference

MLデータエンジニアリングカンファレンスでキーノートとパネルディスカッション

キーノートパネルディスカッションカンファレンス

The Machine Learning Solutions Architect Handbook

機械学習ソリューション設計のための包括的なガイド

MLアーキテクチャのための詳細な戦略実践的な実装ガイドラインMLシステム設計に関する専門家の見識

Reliable Machine Learning

包括的な機械学習モデル構築のガイド

信頼性の高い機械学習のための実践的な技術実世界の事例研究機械学習開発のためのベストプラクティス

Production-Ready Applied Deep Learning

生産環境向けにディープラーニングを適用しました。

実践的なディープラーニング技術生産デプロイメント戦略現実世界の実装ガイド

Practical MLOps

MLOpsの実践と実装に関する包括的なガイド。

実践的なMLOps戦略現実世界のMLOps事例研究MLOps実装ガイド

Machine Learning Engineering in Action

機械学習エンジニアリングの実践ガイド

実践的な機械学習プロジェクト現実世界のエンジニアリング技術手順通りの実装ガイド

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