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Environnement de science des données pour Kubernetes.

Projets d'IA

Explorez et comprenez vos données d'entraînement et de validation.

EvalML est une bibliothèque d'AutoML écrite en Python.

Une collection organisée d'outils d'IA, d'API, de jeux de données et de ressources d'apprentissage de haute qualité couvrant le machine learning, le deep learning, l'IA générative, le NLP et la science des données. Conçu pour aider les développeurs, les chercheurs et les créateurs à explorer et à construire avec l'IA plus rapidement.

Visualisation de données avancée avec Typst.

Dépôt de code pour des projets et tutoriels en R et Python couvrant divers sujets tels que la visualisation de données, les statistiques, l'analyse sportive et l'application générale de la théorie des probabilités.

Un package Python pour l'analyse modulaire d'inférence causale et l'évaluation de modèles.

Workflows et interfaces pour les packages de neuro-imagerie

Boîte à outils de data mining ELKI

Le programme d'études open source d'Enki.

R Weekly.

Bibliothèque de vision par ordinateur haute performance en Python. Faites évoluer vos recherches, pas votre code répétitif.

Détection du point d'inflexion (knee point) en Python.

Conseils de programmation R pour le nettoyage de données, la visualisation, la modélisation statistique et l'apprentissage automatique.

Un Data Scientist de bout en bout

scikit-mobility : analyse de mobilité en Python

Inférence statistique via la science des données : une plongée moderne dans R et le Tidyverse.

L'ingénierie des caractéristiques est le processus consistant à utiliser les connaissances du domaine pour extraire des caractéristiques à partir de données brutes via des techniques de data mining. Ces caractéristiques peuvent être utilisées pour améliorer les performances des algorithmes d'apprentissage automatique. L'ingénierie des caractéristiques peut être considérée comme de l'apprentissage automatique appliqué.

Régression symbolique distribuée haute performance en Julia.

Ressources sur la prévision de séries temporelles et l'apprentissage profond.

En route vers une éducation autodidacte en science des données !

Liste organisée de ressources pour vous aider à débuter en science des données

Visualisations de données liées (Linked Data) à travers plusieurs fichiers.

Couche mémoire partagée en un seul fichier pour tous vos agents, RAG sub-milliseconde sur texte, photo et vidéo sur Apple Silicon. Sans serveur. Sans API. Un seul fichier. Swift pur.

Bibliothèque Python basée sur des modèles de langage (LLM) pour la découverte et l'analyse conversationnelle de données.

DoubleML - Double Machine Learning en Python.

Apprendre Julia à la dure !

Résultats du football anglais et européen de 1871 à 2022

Liaison Python pour crfsuite.