scikit-learn

Realice un seguimiento de su ciencia de datos. La biblioteca de Python de código abierto de Skore acelera el desarrollo de modelos de ML con informes de evaluación automatizados, orientación metodológica inteligente y análisis exhaustivo de validación cruzada.

Biblioteca de Python rápida y robusta para detectar lenguaje ofensivo en cadenas de texto.

Una biblioteca compatible con scikit-learn para kernels de grafos

Convierte modelos y pipelines de scikit-learn a ONNX

La biblioteca de AutoML más limpia del mundo. Realiza ajuste de hiperparámetros con las abstracciones de pipeline adecuadas para escribir pipelines de aprendizaje profundo en producción. Permite que los pasos de tu pipeline tengan espacios de hiperparámetros. Diseña pasos como componentes. Compatible con Scikit-Learn, TensorFlow y la mayoría de las bibliotecas, frameworks y entornos de MLOps.

OBSOLETO, ahora integrado en sktime: paquete complementario para aprendizaje profundo basado en TensorFlow.

Servicio web REST para puntuación en tiempo real (<1 ms) de modelos de Scikit-Learn, R y Apache Spark

Paquete de Python para conformal prediction

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) facilita la ejecución de experimentos de aprendizaje automático.

Una interfaz unificada para algoritmos de optimización y experimentos

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

skops es una biblioteca de Python que ayuda a compartir modelos basados en scikit-learn y ponerlos en producción