automl

Framework rápido y personalizable para la creación automática de modelos de ML (AutoML)

ModelFox facilita el entrenamiento, despliegue y monitoreo de modelos de aprendizaje automático.

[ICLR 2019] ProxylessNAS: Búsqueda directa de arquitectura neuronal en tareas y hardware objetivo

Predicción automatizada de series temporales

[pip install medmnist] 18 conjuntos de datos estandarizados para la clasificación de imágenes biomédicas 2D y 3D

Construya modelos de visión artificial en una fracción del tiempo y con menos datos.

SMAC3: Un paquete versátil de optimización bayesiana para la optimización de hiperparámetros.

Un framework y kit de herramientas de AutoML para aprendizaje automático en grafos.

TensorFlow 101: Introducción al aprendizaje profundo

Aprendizaje rápido y sencillo de estructuras de redes profundas con recursos limitados

Optimización del aprendizaje por refuerzo con RLOps. Algoritmos y herramientas de RL de vanguardia, con un entrenamiento 10 veces más rápido mediante optimización evolutiva de hiperparámetros.

Agentes LLM como optimizador de hiperparámetros.

EvalML es una biblioteca de AutoML escrita en Python.

Luminaire es un paquete de Python que ofrece soluciones basadas en ML para el monitoreo de datos de series temporales.

Regresión simbólica distribuida de alto rendimiento en Julia

Notebooks, ejemplos de código, aplicaciones de muestra y otros recursos que demuestran cómo usar, desarrollar y gestionar flujos de trabajo de aprendizaje automático e IA generativa utilizando Google Cloud Vertex AI.

Construye automáticamente modelos ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet y XGBoost en conjuntos de datos de series temporales con una sola línea de código. Creado por Ram Seshadri. Se aceptan colaboradores.

Código para competiciones de ciencia de datos en Kaggle

Manipulación de programas en Python.

FEDOT, un framework de modelado automatizado y machine learning.

Aprendizaje automático para Ruby

API e instrucciones de NAS-Bench-201

Implementación/Tutorial sobre el uso de métodos de aprendizaje automático automatizado (AutoML) para aprendizaje estático/por lotes y en línea/continuo.

NASLib es una biblioteca de Neural Architecture Search (NAS) diseñada para facilitar la investigación en NAS, proporcionando interfaces para diversos espacios de búsqueda y optimizadores de vanguardia.

Construcción automática de múltiples modelos de ML con una sola línea de código. Creado por Ram Seshadri. Colaboradores bienvenidos. Permiso otorgado bajo solicitud.

Modelo de predicción lineal con capacidades de ingeniería y selección de características automatizadas.

Una herramienta de aprendizaje automático para la ingeniería de predicción automatizada. Permite estructurar fácilmente problemas de predicción y generar etiquetas para el aprendizaje supervisado.

Lightwood es como piezas de Lego para el aprendizaje automático.