tabular-data

Componentes de React para renderizar listas grandes y datos tabulares de forma eficiente

ML rápido y preciso en 3 líneas de código

Miller es como awk, sed, cut, join y sort para datos indexados por nombre como CSV, TSV y JSON tabular

Una multiherramienta de hoja de cálculo para terminal para descubrir y organizar datos

DataFrame híbrido fuera de núcleo (out-of-core) de Apache Arrow/NumPy para Python, aprendizaje automático, visualización y exploración de grandes datos tabulares a mil millones de filas por segundo 🚀

⚡ TabPFN: Modelo fundacional para datos tabulares ⚡

Una librería rápida para AutoML y optimización. Únete a nuestro Discord: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

Un componente de lista (y cuadrícula) virtual sin configuración, rápido y pequeño (~3kB) para React, Vue, Solid, Svelte y Angular.

Una aplicación de escritorio para ver y analizar datos tabulares

Implementación en PyTorch del artículo de TabNet: https://arxiv.org/pdf/1908.07442.pdf

🍞🔡 El componente potente para mostrar y editar datos. ¡Experimenta el transformador de datos definitivo!

Algoritmos para la detección de valores atípicos, adversarios y de deriva

Búsqueda automática de arquitectura y optimización de hiperparámetros para PyTorch

SDG es un framework especializado diseñado para generar datos tabulares estructurados de alta calidad.

Asistente de escritura de código de IA que comprende el contenido de los datos

📺(tv) Tidy Viewer es un formateador CLI multiplataforma para CSV que utiliza estilos de columna para maximizar la experiencia del usuario.

Información académica integral y actualizada sobre aprendizaje federado (artículos, frameworks, conjuntos de datos, tutoriales, talleres)

Datos tabulares en memoria en Julia

Un marco unificado para modelos de aprendizaje profundo en datos tabulares

¿Qué hay en tus datos? Extrae esquemas, estadísticas y entidades de conjuntos de datos.

GAN condicional para generar datos tabulares sintéticos.

Un paquete flexible para aprendizaje profundo multimodal que combina datos tabulares con texto e imágenes mediante modelos Wide and Deep en Pytorch.

TabICLv2: Un modelo base tabular abierto

Transformers4Rec es una biblioteca flexible y eficiente para sistemas de recomendación secuenciales y basados en sesiones, compatible con PyTorch.

ktrain es una biblioteca de Python que hace que el aprendizaje profundo y la IA sean más accesibles y fáciles de aplicar

Investigación sobre aprendizaje profundo tabular: artículos y paquetes

Implementación de TabTransformer, una red de atención para datos tabulares, en Pytorch

Machine Learning University: Clase acelerada de datos tabulares

Una interfaz común y elegante para datos tabulares, sin importar el formato

Un conjunto de herramientas y puntos de referencia integral para el aprendizaje de datos tabulares, que incluye más de 35 métodos profundos, más de 10 métodos clásicos y 300 conjuntos de datos tabulares diversos.