Código e investigación en ML

Papers with Code

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Código e investigación en MLfree

Artículos de machine learning emparejados con sus implementaciones y benchmarks: importa juntos la página del artículo y el README.

It links a paper to its open-source implementation and to leaderboards showing how it compares against other methods on the same benchmark, so you can check a paper's claims against running code rather than the abstract alone. That combination is useful for an ML notebook comparing several approaches to one task. Its coverage leans toward recent, widely reproduced papers, so it's a weak source for older or less popular methods.

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  1. 1Copia el enlace de arriba (o una página específica del sitio).
  2. 2En tu cuaderno, haz clic en Añadir fuente → Sitio web.
  3. 3Pega el enlace y confirma: puedes pegar varios a la vez, uno por línea.

Las páginas de documentación se importan mejor que los repositorios: pega la URL de la documentación o el README de un proyecto, no la raíz del repositorio.

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