scikit-learn

Behalten Sie den Überblick über Ihre Data Science. Skores Open-Source-Python-Bibliothek beschleunigt die Entwicklung von ML-Modellen durch automatisierte Evaluierungsberichte, intelligente methodische Anleitung und umfassende Kreuzvalidierungsanalysen.

Eine schnelle, robuste Python-Bibliothek zur Überprüfung von anstößiger Sprache in Zeichenketten.

Eine mit scikit-learn kompatible Bibliothek für Graphen-Kernels

Konvertierung von scikit-learn-Modellen und -Pipelines nach ONNX

Die sauberste AutoML-Bibliothek der Welt ✨ - Hyperparameter-Tuning mit den richtigen Pipeline-Abstraktionen für saubere Deep-Learning-Produktions-Pipelines. Ermöglicht Hyperparameter-Räume in Pipeline-Schritten. Kompatibel mit Scikit-Learn, TensorFlow und den meisten anderen Bibliotheken, Frameworks und MLOps-Umgebungen.

DEPRECATED, jetzt in sktime enthalten – Begleitpaket für Deep Learning auf Basis von TensorFlow.

REST-Webdienst für die echte Echtzeit-Bewertung (<1 ms) von Scikit-Learn-, R- und Apache Spark-Modellen

Python-Paket für Conformal Prediction.

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) vereinfacht die Durchführung von Machine-Learning-Experimenten.

Eine einheitliche Schnittstelle für Optimierungsalgorithmen und Experimente

Automatisierte Erstellung mehrerer ML-Modelle mit nur einer Codezeile. Erstellt von Ram Seshadri.

skops ist eine Python-Bibliothek, die beim Teilen und der produktiven Bereitstellung von scikit-learn-basierten Modellen unterstützt.