hyperparameter-tuning

AI डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म। मॉडल को प्रशिक्षित और फ़ाइन-ट्यून करने के लिए Weights & Biases का उपयोग करें, और प्रयोग से लेकर प्रोडक्शन तक मॉडल प्रबंधित करें।

फ्रंटियर टीमों के लिए AI कंप्यूट प्लेटफॉर्म। SkyPilot बिखरे हुए AI कंप्यूट को एक AI सुपरकंप्यूटर में बदल देता है, जिससे फ्रंटियर AI टीमें तेजी से कस्टम इंटेलिजेंस बना सकती हैं।

scikit-learn के साथ स्वचालित मशीन लर्निंग

deeplearning.ai द्वारा पेश किए गए Coursera Deep Learning स्पेशलाइजेशन के सभी पाठ्यक्रमों के नोट्स, प्रोग्रामिंग असाइनमेंट और क्विज़: (i) Neural Networks and Deep Learning; (ii) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization; (iii) Structuring Machine Learning Projects; (iv) Convolutional Neural Networks; (v) Sequence Models

Determined एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म है जो वितरित प्रशिक्षण, हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग, प्रयोग ट्रैकिंग और संसाधन प्रबंधन को सरल बनाता है। PyTorch और TensorFlow के साथ काम करता है।

हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन और प्री-ट्रेन किए गए एजेंटों के साथ Stable Baselines3 रीइंफोर्समेंट लर्निंग एजेंटों के लिए एक ट्रेनिंग फ्रेमवर्क।

Kubernetes पर स्वचालित मशीन लर्निंग

आंतरिक Google Vizier सर्विस पर आधारित ब्लैकबॉक्स और हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन के लिए Python-आधारित अनुसंधान इंटरफ़ेस।

🔥 एक स्वायत्त AI एजेंट जो आपके सोने के दौरान 24/7 आपके डीप लर्निंग एक्सपेरिमेंट्स को चलाता है। शून्य-लागत निगरानी, लीडर-वर्कर आर्किटेक्चर, स्थिर-आकार की मेमोरी।

SMAC3: Hyperparameter Optimization के लिए एक बहुमुखी Bayesian Optimization पैकेज

HyperView एक टर्मिनल-फर्स्ट TradingView रणनीति लैब है, जो मार्केट डेटा डाउनलोड करने, Pine-जैसे व्यवहार के साथ Python रणनीतियों का बैकटेस्टिंग करने और SL/TP मापदंडों को अनुकूलित करने के लिए है।

RLOps के साथ सुदृढीकरण सीखने (reinforcement learning) को सुव्यवस्थित करना। अत्याधुनिक RL एल्गोरिदम और उपकरण, इवोल्यूशनरी हाइपरपैरामीटर ऑप्टिमाइज़ेशन के माध्यम से 10 गुना तेज़ प्रशिक्षण के साथ।

EvalML पायथन में लिखी गई एक AutoML लाइब्रेरी है।

OCTIS: टॉपिक मॉडल की तुलना करना सरल है! टॉपिक मॉडल को अनुकूलित और मूल्यांकित करने के लिए एक python पैकेज (EACL2021 डेमो ट्रैक में स्वीकृत)

स्टेटिक/बैच और ऑनलाइन/कंटीन्यूअस लर्निंग के लिए ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (AutoML) विधियों का उपयोग करने का कार्यान्वयन/ट्यूटोरियल

दुनिया की सबसे साफ-सुथरी AutoML लाइब्रेरी ✨ - स्वच्छ डीप लर्निंग प्रोडक्शन पाइपलाइन लिखने के लिए सही पाइपलाइन एब्स्ट्रक्शन के साथ हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग करें। अपनी पाइपलाइन चरणों में हाइपरपैरामीटर स्पेस रखें। अपनी पाइपलाइन में घटकों की तरह चरणों को डिज़ाइन करें। Scikit-Learn, TensorFlow, और अधिकांश अन्य लाइब्रेरीज़, फ़्रेमवर्क और MLOpsenvironments के साथ संगत।

मानव-व्याख्या योग्य AI