bayesian-optimization

Una implementación en Python de optimización global con procesos gaussianos.

Aprendizaje automático automatizado con scikit-learn.

Un framework modular de aprendizaje activo para Python

Notebooks sobre métodos bayesianos para machine learning.

Interfaz de investigación basada en Python para optimización de caja negra e hiperparámetros, basada en el servicio interno Google Vizier Service.

Optimización ligera con técnicas locales, globales, basadas en población y secuenciales en espacios de búsqueda mixtos

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

OCTIS: ¡Comparar modelos de temas es sencillo! Un paquete de Python para optimizar y evaluar modelos de temas (aceptado en la pista de demostración de EACL2021).

Caja de herramientas basada en Python con diversos métodos para la toma de decisiones, cuantificación de incertidumbre y emulación estadística: multi-fidelidad, diseño experimental, optimización bayesiana, cuadratura bayesiana, etc.

Código para IDS-ML: desarrollo de sistemas de detección de intrusos mediante algoritmos de aprendizaje automático (árboles de decisión, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, optimización bayesiana, etc.).

Una interfaz unificada para algoritmos de optimización y experimentos