scikit-learn

Suivez vos projets de Data Science. La bibliothèque Python open source de Skore accélère le développement de modèles ML grâce à des rapports d'évaluation automatisés, des conseils méthodologiques intelligents et une analyse complète par validation croisée.

Une bibliothèque Python rapide et robuste pour vérifier le langage offensant dans les chaînes.

Une bibliothèque compatible avec scikit-learn pour les noyaux de graphes

Convertir les modèles et pipelines scikit-learn en ONNX

La bibliothèque d'AutoML la plus propre au monde ✨ - Effectuez l'optimisation des hyperparamètres avec les bonnes abstractions de pipeline pour concevoir des pipelines de production de deep learning propres. Attribuez des espaces d'hyperparamètres aux étapes de votre pipeline. Concevez les étapes de votre pipeline comme des composants. Compatible avec Scikit-Learn, TensorFlow et la plupart des autres bibliothèques, frameworks et environnements MLOps.

DÉPRÉCIÉ, maintenant dans sktime - package compagnon pour l'apprentissage profond basé sur TensorFlow

Service web REST pour le scoring en temps réel (<1 ms) de modèles Scikit-Learn, R et Apache Spark

Package Python pour la prédiction conforme

SciKit-Learn Laboratory (SKLL) facilite l'exécution d'expériences d'apprentissage automatique.

Une interface unifiée pour les algorithmes d'optimisation et les expérimentations

Construisez automatiquement plusieurs modèles ML avec une seule ligne de code. Créé par Ram Seshadri. Collaborateurs bienvenus. Permission accordée sur demande.

skops est une bibliothèque Python qui vous aide à partager vos modèles basés sur scikit-learn et à les mettre en production.