AI/ML、Deep Learning、Generative AI、AI-Agents、微調整、近代的なツーリング用のノートブック、デモ、リソースのキュレーション、ハンズオンライブラリ.
概要
AI、ML、ディープラーニング&LM — コンテンツ&クックブック AI/ML、Deep Learning、Generative AI、RAG、エージェント、微調整、近代的なツーリング用のノートブック、デモ、リソースのキュレーション、ハンズオンライブラリ。 - GitHub: [https://github.com/05satyam/instruct_vault - GitHub: [https://github.com/05satyam/nonconvexoptimizationfunclib 最適化アルゴリズムの評価と比較のための Python ライブラリ。 - GitHub: [https://github.com/05satyam/ml-interview-prep コンパニオンハンドブック:説明、導き、選択、デバッグ、シニアSWE / MLEインタビューでそれらを守る。 このリポジトリは、実用的なAI/MLと人工知能の知識のことです。 焦点は、ノートブックやガイドが再現性、直感性、拡張性が容易です.
概要（AI 翻訳）
AI、ML、ディープラーニング&LM — コンテンツ&クックブック
AI/ML、Deep Learning、Generative AI、RAG、エージェント、微調整、近代的なツーリング用のノートブック、デモ、リソースのキュレーション、ハンズオンライブラリ。
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📦 PyPI パッケージ
インストラクターボール
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非凸版最適化ベンチマーク機能
- PyPI: [https://pypi.org/project/nonconvexoptimzationfunclib/]
- GitHub: [https://github.com/05satyam/nonconvexoptimizationfunclib
最適化アルゴリズムの評価と比較のために、標準の非コンベックスベンチマーク関数のPythonライブラリ。
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📘 MLインタビューハンドブック
classical MLの基礎のためのコンパニオンハンドブック:説明、導き、選択、デバッグ、シニアSWE / MLEインタビューでそれらを守る。
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コンテンツの表
- ミッションとスコープ
- パスを選ぶ
- 基礎(AI/MLの中心)
- LangChain (すべてのノートブック)
- LlamaIndex (すべてのノート)
- RAGシステム(全てのバリアント)
- 代理店及びオーケストレーション
- グラフ&マルチモーダル
- MCP (モデルコンテキストプロトコル) 10月10日.
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README
以下は原文 README の抜粋です。原文を見る。
AI, ML, Deep Learning & LLMs — Content & Cookbooks
A curated, hands-on library of notebooks, demos, and resources for AI/ML, Deep Learning, Generative AI, RAG, agents, fine-tuning, and modern tooling.
📦 PyPI Packages
InstructVault
pip install instructvault
Non-Convex Optimization Benchmark Functions
- PyPI: https://pypi.org/project/nonconvexoptimzationfunclib/
- GitHub: https://github.com/05satyam/nonconvexoptimizationfunclib
A Python library of standard non-convex benchmark functions for evaluating and comparing optimization algorithms.
pip install nonconvexoptimzationfunclib
📘 ML Interview Handbook
Companion handbook for classical ML fundamentals: explain, derive, choose, debug, and defend them in senior SWE / MLE interviews.
📌 Table of Contents
推奨ツール
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インストール
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