オープンソース。新しい可能性。

PaddlePaddleは、モデルライブラリや開発キットを含む機械学習の包括的なフレームワークを提供する、産業グレードのディープラーニングプラットフォームです。

データロード、可視化、データセット管理のためのモデルに依存しないビルディングブロックを提供する、コンピュータビジョン向けの包括的なツールキットです。

Gradioは、機械学習モデル、API、または任意のPython関数向けに、Web開発の経験がなくてもWebアプリケーションを迅速に構築して共有できるオープンソースのPythonライブラリです。

Magikaは、GoogleのAIを活用したファイルコンテンツタイプ検出ツールです。小さなディープラーニングモデルを使用して、単一CPU上で200以上のファイルタイプを数ミリ秒で識別し、約99%の精度を実現します。Rust CLIに加え、Python、JavaScript、Goのバインディングが利用可能です。

PyroはPyTorch上に構築された柔軟でスケーラブルな深層確率プログラミングライブラリであり、普遍的な確率モデルと自動推論をサポートします。

『AI Engineering from Scratch』は、APIラッパーではなく第一原理からAIエンジニアリングを教える無料・MITライセンスのカリキュラム兼リファレンスマニュアル。20フェーズ・523レッスン（約342時間）で、Python・TypeScript・Rust・Juliaによる実装を収録。各レッスンは数学ベースの自作、フレームワーク利用、再利用成果物の作成で構成され、AIチューター機能やClaude認定試験対策も備える。

Sonnetは、DeepMindが開発したTensorFlow 2上に構築されたニューラルネットワークライブラリです。snt.Moduleコンセプトを通じて、機械学習研究のためのシンプルで合成可能な抽象化を提供し、カスタムモジュール、シリアライゼーション、分散トレーニングをサポートします。

Tesseract.jsは、100以上の言語で画像からテキストを抽出するJavaScript OCRライブラリです。WebAssemblyを介してブラウザで実行され、Node.jsでも動作し、Tesseractエンジンをラップしますが、認識モデルは変更しません。

dlibは機械学習とデータ分析を用いた実世界の問題解決のためのC++ツールキット。AVX対応、CMake/vcpkg互換、Python APIを備える。Boost Software Licenseで公開されている。

EasyOCRは、80以上の言語と主要な文字体系をサポートする、すぐに使える光学文字認識ライブラリです。シンプルなPython APIとCLIを備え、PyTorchベースの検出・認識モデルに加え、カスタムトレーニングのオプションも提供します。

機械学習と深層学習のコード例とチュートリアルを集めたリポジトリで、オンラインコースに付随する教材です。線形回帰から強化学習、NLP、コンピュータビジョン、生成AIまで幅広いトピックをカバーしています。

Label Studioは、音声、テキスト、画像、動画、時系列など多様なデータ型に対応したオープンソースのデータラベリングツールです。シンプルなUIでラベル付けができ、各種モデル形式へのエクスポートが可能です。

X-AnyLabelingは、画像・動画・テキスト・マルチモーダルデータのAI支援アノテーションに対応する軽量なクロスプラットフォームデスクトップアプリです。多数の深層学習モデルや多様な描画・タスク機能、COCO/VOC/YOLOなど多形式の入出力、Windows/Linux/macOSでの利用に対応します。

FAANG等大科技公司AI/ML技术面试综合指南，涵盖编码、ML基础、系统设计和行为面试，并提供MCP AI导师。

AI Agent分野のオープンソース書籍・チュートリアル集。GitHubで人気のLLM Agent書籍、コース、コードリポジトリを厳選。中英のオープンソース書籍、商業書のコード、論文リスト、Agentルールブック、執筆実験、Harnessエコシステム、主要Agentフレームワークを網羅。Star数を毎日自動更新し人気順にソート、推奨読書ルートも提供。

ModelScopeはModel-as-a-Serviceを実装するオープンソースPythonライブラリで、CV、NLP、音声、マルチモーダル、科学モデルの推論・ファインチューニング・評価のための統一pipeline、Trainer、MsDatasetインターフェースとモデル/データセットハブ連携を提供します。

einopsは、アインシュタイン風の表記を用いた柔軟なテンソル演算ライブラリで、PyTorch、JAX、TensorFlow、NumPyなどで可読性が高く信頼性のあるコードを実現します。

Hugging Face Transformersは、テキスト、ビジョン、オーディオ、マルチモーダルタスクに対応した機械学習用モデル定義フレームワークです。100万以上の学習済みチェックポイントを備え、推論と学習のための統一APIを提供します。

AutoKerasは、Keras上に構築されたオープンソースのAutoMLライブラリで、画像、テキスト、構造化データタスクの深層学習モデル探索を自動化します。

Apache TVMは、ユニバーサルなデプロイメントとカスタマイズ可能なコンパイラパイプライン向けに設計されたオープンな機械学習コンパイルフレームワークです。