data-science

मशीन लर्निंग, डेटा विश्लेषण और अन्य को प्रदर्शित करने वाले मेरे विविध प्रोजेक्ट्स के संग्रह को देखें। प्रोजेक्ट के अनुसार व्यवस्थित, प्रत्येक निर्देशिका में कोड, डेटासेट, दस्तावेज़ीकरण और संसाधन शामिल हैं। डेटा विज्ञान में अंतर्दृष्टि और तकनीकों की खोज करने के लिए इसमें गोता लगाएँ। सहयोग और प्रतिक्रिया के लिए संपर्क करें।

एक और अतिरेक वर्कफ़्लो इंजन

केवल 10 Kernels में NLP Zero to Hero

RAM से बड़े डेटा के लिए तेज़ डिस्क-आधारित समानांतर डेटा हेरफेर फ्रेमवर्क

Unified MySQL, Postgres & FlightSQL Server, DuckDB द्वारा संचालित।

Data Package एक मानक है जिसमें डेटासेट, डेटा फ़ाइलों और सारणीबद्ध डेटा का वर्णन करने के लिए सरल लेकिन विस्तार योग्य विनिर्देश शामिल हैं। यह एक डेटा परिभाषा भाषा (DDL) और डेटा API है जो डेटा की खोज क्षमता, पहुंच, इंटरऑपरेबिलिटी और पुन: प्रयोज्यता (FAIR) को सुविधाजनक बनाता है।

Modeltime एक फ्रेमवर्क में समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल और मशीन लर्निंग को अनलॉक करता है

Efficient Python for Data Scientists पुस्तक के लिए आधिकारिक रिपॉजिटरी। आप यहाँ से पुस्तक खरीद सकते हैं:

एक उच्च-प्रदर्शन, आर्बिट्रेरी-प्रिसिजन, फ्लोटिंग-पॉइंट दशमलव लाइब्रेरी।

PyTorch के लिए एक सरलीकृत फ्रेमवर्क और यूटिलिटीज

डेटा साइंस के आवश्यक कौशल के लिए शैक्षिक संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची

Obsidian टूल्स - Obsidian.md वॉल्ट का विश्लेषण करने के लिए एक Python पैकेज।

शुरुआती से लेकर उन्नत स्तर के प्रोजेक्ट्स के लिए सभी संसाधन एक ही जगह पर।

DataCamp प्रोजेक्ट समाधान

अनुकूलन एल्गोरिदम और प्रयोगों के लिए एक एकीकृत इंटरफ़ेस

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची (कोर्स, टूल्स, ऐप, ओपन सोर्स प्रोजेक्ट)

यह रिपॉजिटरी टाइम सीरीज़ सेगमेंटेशन पर शोध पत्रों की एक रीडिंग लिस्ट है। इसमें लगातार सुधार किया जा रहा है।

डेटा एक्सप्लोरेशन और ट्रीटमेंट को स्वचालित करें

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में उपयोग किए जाने वाले गणित के लिए आपकी नो-नॉनसेंस गाइड

एक सरल और सुरुचिपूर्ण प्रयोग ट्रैकिंग फ्रेमवर्क जो पर्सिस्टेंस लॉजिक और सर्वोत्तम प्रथाओं को सीधे Python में एकीकृत करता है

यूल तांग द्वारा मैनिंग पब्लिकेशंस से डिस्ट्रीब्यूटेड मशीन लर्निंग पैटर्न https://bit.ly/2RKv8Zo

apricot मशीन लर्निंग मॉडल को जल्दी से प्रशिक्षित करने के लिए विशाल डेटा सेट के सबसेट का चयन करने हेतु सबमॉड्यूलर ऑप्टिमाइज़ेशन लागू करता है। दस्तावेज़ पृष्ठ देखें: https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

डेटा साइंस और मशीन लर्निंग संसाधनों का संग्रह जो मुझे उपयोगी लगे हैं (मैं केवल वही पोस्ट करता हूँ जो मैंने पढ़ा है!)

Polyaxon के लिए AI/ML/डेटा ट्रैकिंग, विज़ुअलाइज़ेशन, व्याख्यात्मकता, ड्रिफ्ट डिटेक्शन और डैशबोर्ड के लिए इंजन।

JuliaAcademy.com के लिए Julia में डेटा साइंस कोर्स, जिसे Huda Nassar द्वारा पढ़ाया गया है

मानव-व्याख्या योग्य AI

मटेरियल्स इंफॉर्मेटिक्स, यानी आधुनिक मैटेरियल साइंस में ज्ञात प्रयासों की क्यूरेटेड सूची।

अपने डेटा को कहीं भेजे बिना सेकंडों में अपनी CSV फाइलों को विज़ुअलाइज़ करें।

डेटा में रुचि रखने वालों के लिए स्रोत!

डेटा को क्लीन और एनालाइज करने के लिए कस्टमाइज्ड फंक्शन्स की उपयोग में आसान Python लाइब्रेरी।