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machine learning

Your very own Assistant. Because you deserve it.

Extract video representations (semantic, geometric, deep features) for the frames of any video.

Toolchain to translate the Navajo language into American English

Hybrid cloud-edge ML system for predictive rain control with automated retraining, monitoring, and Raspberry Pi hardware actuation.

The main project for OctoMY™ - Ready-to-run robot software

A landcover classification tool based for humans. Classifier does "traditional" supervised and unsupervised learning. Image segmentation and soon also object detection

Python software for identifying dynamical systems and hidden patterns from time series data

local configs for MacOs

🤖 AI browser extensions & userscripts to augment your web experience

Machine learning for Ethereum/GBP market data using technical indicators, regression models, neural networks and model evaluation.

Graph-based Live Anomaly Detection on Semantic Streams

Webpage for the L52+ lab

Bandicoot: user-friendly C++ library for GPU accelerated linear algebra, integrating with CUDA, OpenCL, Vulkan

Progetto didattico per mostrare come funziona un Percettrone (il modello più semplice di rete neurale artificiale, base storica del machine learning supervisionato). E' stato codificato in JavaScript puro con l’API Canvas di HTML5 per il disegno. Non ci sono librerie esterne.

Il modello matematico: il Percettrone L’algoritmo che impara a separare i punti si chiama Percettrone (Rosenblatt, 1958) ed è il modello di rete neurale più semplice che esiste. È un singolo neurone con due input (le coordinate x e y di ogni punto) e un output binario (0 = blu, 1 = rosso).

Predicting mobile/digital banking patterns and adoption across Southeast Asian countries using World Bank data

Big Data) Predicting first day market capitalization using Nasdaq reference grade stock data for US tech startups

Apex est un panel moderne de gestion et d'administration conçu pour offrir une expérience rapide, légère, sécurisée et hautement évolutive. Le projet a pour objectif de proposer une alternative professionnelle aux panels traditionnels en plaçant la performance, la modularité et la maintenabilité au centre de son architecture.

Apex repose sur une architecture distribuée composée de trois couches principales. Le cœur du système est développé en Rust afin de bénéficier de performances élevées, d'une gestion fine des ressources et d'une excellente sûreté mémoire. Une Gateway développée en Go constitue l'intermédiaire entre le cœur du système et les clients. Elle centralise notamment l'API publique, l'authentification, la gestion des sessions, les communications temps réel et la validation des requêtes. L'interface utilisateur est développée en TypeScript avec React et Vite, accompagnée de SCSS, afin de fournir une interface moderne, réactive et légère.

La gestion des conteneurs repose sur containerd. Cette approche permet à Apex de contrôler précisément son environnement d'exécution tout en conservant une séparation claire entre la logique métier et l'infrastructure.

Sashimi - study the organisation and evolution of corpora

Bahn-Vorhersage - The best Train Delay Prediction System.

A Stat Machine Learning Course Web. Curated by Kno Tsao