data-science

Proyectos de IA.

🔬 Entorno de ciencia de datos para k8s

Explora y comprende tus datos de entrenamiento y validación.

EvalML es una biblioteca de AutoML escrita en Python.

Una colección curada de herramientas de IA, API, conjuntos de datos y recursos de aprendizaje gratuitos y de alta calidad que cubren aprendizaje automático, aprendizaje profundo, IA generativa, PLN y ciencia de datos. Diseñado para ayudar a desarrolladores, investigadores y creadores a explorar y construir con IA más rápido.

Visualización de datos avanzada con Typst.

Repositorio de código para proyectos y tutoriales en R y Python que abarca diversos temas de visualización de datos, estadística, análisis deportivo y aplicaciones generales de la teoría de la probabilidad.

Paquete de Python para análisis de inferencia causal modular y evaluaciones de modelos

Flujos de trabajo e interfaces para paquetes de neuroimagen.

Kit de herramientas de minería de datos ELKI

El plan de estudios de código abierto de Enki.

R Weekly.

Detección del punto de inflexión (knee point) en Python.

Biblioteca de visión de alto rendimiento en Python. Escala tu investigación, no el código repetitivo.

Consejos de programación en R para limpieza de datos, visualización de datos, modelado estadístico y aprendizaje automático.

Un científico de datos integral

scikit-mobility: análisis de movilidad en Python

La ingeniería de características es el proceso de utilizar el conocimiento del dominio para extraer características de datos sin procesar mediante técnicas de minería de datos. Estas características pueden utilizarse para mejorar el rendimiento de los algoritmos de aprendizaje automático. La ingeniería de características puede considerarse como el aprendizaje automático aplicado en sí mismo.

Inferencia estadística mediante ciencia de datos: Una inmersión moderna en R y Tidyverse

Regresión simbólica distribuida de alto rendimiento en Julia

¡Camino a una educación autodidacta en Ciencia de Datos!

Recursos sobre pronóstico de series temporales y aprendizaje profundo.

Lista curada de recursos para ayudarte a comenzar con la ciencia de datos.

Visualizaciones de datos vinculados a través de múltiples archivos.

Capa de memoria de archivo único compartida para todos tus agentes, RAG sub-milisegundo sobre texto, fotos y videos en Apple Silicon. Sin servidor, sin API, un solo archivo, Swift puro.

Biblioteca de Python impulsada por modelos de lenguaje (LLM) para el descubrimiento y análisis de datos conversacionales.

DoubleML: aprendizaje automático doble en Python.

Aprende Julia de la manera difícil

Resultados de fútbol inglés y europeo de 1871 a 2022

Un enlace de Python para crfsuite