feature-engineering

Un outil d'apprentissage automatique automatisé en Python qui optimise les pipelines de machine learning via la programmation génétique.

Bibliothèque Python open source pour l'ingénierie automatisée des caractéristiques.

Alink est une plateforme d'algorithmes de Machine Learning basée sur Flink, développée par l'équipe PAI de la plateforme de calcul d'Alibaba.

Package Python pour l'AutoML sur données tabulaires, incluant ingénierie des caractéristiques, réglage des hyperparamètres, explicabilité et documentation automatique

Livre 6 : « La voie des données » | Série Iris : de l'arithmétique au machine learning ; vos critiques et corrections sont les bienvenues !

Apache Hamilton aide les data scientists et les ingénieurs à définir des flux de données testables, modulaires et auto-documentés, intégrant traçabilité et métadonnées. S'exécute et passe à l'échelle partout où Python est supporté.

Un service de classement personnalisé par Machine Learning low-code pour articles, listes, résultats de recherche et recommandations, conçu pour accroître l'engagement utilisateur. Un moteur Learn-to-Rank convivial.

TransmogrifAI est une bibliothèque AutoML pour créer des flux de travail d'apprentissage automatique modulaires, réutilisables et fortement typés sur Apache Spark avec un minimum de réglages manuels.

Bibliothèque Python open-source d'ingénierie et de sélection de caractéristiques compatible avec sklearn.

Le Virtual Feature Store. Transformez votre infrastructure de données existante en un feature store.

Feathr – Une plateforme d'ingénierie de données et d'IA unifiée et évolutive pour les entreprises.

Bot de trading intelligent : génération automatique de signaux et trading basés sur l'apprentissage automatique et l'ingénierie des fonctionnalités.

Les actions liées au Deep Learning et au Machine Learning représentent des opportunités prometteuses pour les investisseurs et traders à long et court terme.

OpenMLDB est une base de données open source pour le machine learning, offrant une plateforme de fonctionnalités permettant de calculer des données cohérentes pour l'entraînement et l'inférence.

Backend multimodal unifié pour les applications de données IA

Prévision automatisée de séries temporelles.

Hopsworks - Plateforme d'IA à forte intensité de données avec un Feature Store

Apprentissage automatique de séries temporelles à grande échelle. Construit avec Polars pour une extraction de caractéristiques et des prévisions hautement parallèles sur des données de panel.

NVTabular est une bibliothèque d'ingénierie et de prétraitement de caractéristiques pour les données tabulaires, conçue pour manipuler rapidement et facilement des jeux de données à l'échelle du téraoctet utilisés pour entraîner des systèmes de recommandation basés sur l'apprentissage profond.

Une bibliothèque intuitive pour extraire des caractéristiques de séries temporelles.

Bienvenue dans le dépôt de livres électroniques sur la science des données ! Cette collection propose une variété d'ebooks de haute qualité sur la science des données, l'apprentissage automatique et l'IA. Parfait pour les débutants comme pour les apprenants avancés, explorez ces ressources pour approfondir vos connaissances et vos compétences.

EvalML est une bibliothèque d'AutoML écrite en Python.

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.

Code pour les compétitions de science des données sur Kaggle.

Temporian est une bibliothèque Python open-source pour le prétraitement ⚡ et l'ingénierie des caractéristiques 🛠 de données temporelles 📈 pour les applications de machine learning 🤖

BharatMLStack est une pile d'infrastructure de machine learning open source et de bout en bout conçue chez Meesho pour prendre en charge les charges de travail ML en temps réel et par lots à l'échelle de Bharat

Planification de tâches quotidiennes totalement gratuite, pratique et rapide

Cours sans serveur d'apprentissage automatique pour la construction de services de prédiction alimentés par l'IA à partir de modèles et de fonctionnalités.

Utilisez des stratégies avancées d'ingénierie des fonctionnalités et sélectionnez les meilleures variables de votre jeu de données en une seule ligne de code. Créé par Ram Seshadri. Contributeurs bienvenus.

Cycle de vie complet d'un projet de science des données.