scikit-learn

12 Wochen, 26 Lektionen, 52 Quizze, klassisches Machine Learning für alle

Python Data Science Handbook: vollständiger Text in Jupyter Notebooks

AiLearning: Datenanalyse + Machine Learning Praxis + Lineare Algebra + PyTorch + NLTK + TF2

Data Science Python-Notebooks: Deep Learning (TensorFlow, Theano, Caffe, Keras), scikit-learn, Kaggle, Big Data (Spark, Hadoop MapReduce, HDFS), matplotlib, pandas, NumPy, SciPy, Python-Grundlagen, AWS und diverse Befehlszeilen.

⛔️ DEPRECATED – Siehe https://github.com/ageron/handson-ml3 oder handson-mlp stattdessen.

🏆 Eine gerankte Liste von beeindruckenden Python-Bibliotheken für Maschinelles Lernen. Wöchentlich aktualisiert.

ONNX Runtime: plattformübergreifend, hochleistungsfähiger Beschleuniger für ML-Inferenz und -Training

Offener Standard für Maschinelles-Lernen-Interoperabilität

Ihr neuer Mentor für Data-Science-E-Learning.

Parallele Berechnung mit Task-Scheduling

Code-Repository und Informationsressource zum Buch „Python Machine Learning (1st edition)“

Offener Kurs für maschinelles Lernen

Schnelles und präzises ML in 3 Zeilen Code

Ein automatisiertes Python-Tool für maschinelles Lernen, das ML-Pipelines mithilfe genetischer Programmierung optimiert.

Ein einheitliches Framework für Machine Learning mit Zeitreihen

Open-Source-Low-Code-AutoML-Plattform für Python. PyCaret 4.0: sklearn-natives Engine + React Control Plane.

Meine Blogs und Code zum Thema Machine Learning. http://cnblogs.com/pinard

Automatisiertes maschinelles Lernen mit scikit-learn

Eine Open-Source-Python-Bibliothek für automatisiertes Feature Engineering

Flower: Ein benutzerfreundliches Framework für föderierte KI

Interpretierbare Modelle anpassen. Black-Box-Maschinelles-Lernen erklären.

Eine kuratierte Liste von Projekt-Tutorials für projektbasiertes Lernen.

Eine mit scikit-learn kompatible neuronale Netzwerkbibliothek, die PyTorch kapselt.

🍊 :bar_chart: :bulb: Orange: Interaktive Datenanalyse

Code-Repository für Machine Learning mit PyTorch und Scikit-Learn

:book: [Übersetzung] Chinesische Dokumentation für scikit-learn (sklearn)

Machine-Learning-Container für NVIDIA Jetson und JetPack-L4T

Visuelle Analyse- und Diagnosetools zur Erleichterung der Auswahl von Machine-Learning-Modellen.

Eine schnelle Bibliothek für AutoML und Tuning. Treten Sie unserem Discord bei: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

Eine umfassende Liste von Deep Learning-, Künstliche Intelligenz- und Machine Learning-Tutorials – schnell expandierend in Bereiche wie KI, Deep Learning, Maschinelles Sehen, NLP und branchenspezifische Bereiche wie Klima, Energie, Automobil, Einzelhandel, Pharma, Medizin, Gesundheitswesen, Politik, Ethik und mehr.