xgboost

Pustaka Gradient Boosting (GBDT, GBRT, atau GBM) yang dapat diskalakan, portabel, dan terdistribusi untuk Python, R, Java, Scala, C, dan lainnya. Berjalan di mesin tunggal, Hadoop, Spark, Dask, Flink, dan DataFlow.

Platform inferensi AI generatif dan prediktif terdistribusi yang terstandarisasi untuk penerapan multi-framework yang skalabel di Kubernetes.

Alink adalah platform algoritma Machine Learning berbasis Flink, yang dikembangkan oleh tim PAI dari platform komputasi Alibaba.

Paket Python untuk AutoML pada Data Tabular dengan Rekayasa Fitur, Penyetelan Hyper-Parameter, Penjelasan, dan Dokumentasi Otomatis

Pustaka Python untuk visualisasi pohon keputusan dan interpretasi model.

Ubah model ML menjadi kode asli (Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust) tanpa dependensi.

Pustaka untuk men-debug/menginspeksi pengklasifikasi machine learning dan menjelaskan prediksinya.

Mars adalah kerangka kerja terpadu berbasis tensor untuk komputasi data skala besar yang menskalakan fungsi numpy, pandas, scikit-learn, dan Python.

Server Pembelajaran Mendalam dan CLI untuk Torch dan TensorRT.

Koleksi makalah penelitian tentang pohon keputusan, klasifikasi, dan regresi beserta implementasinya.

Pelatihan Model AI Terdistribusi dan Fine-Tuning LLM di Kubernetes

Visualisasikan dataset apa pun, berapapun ukurannya, secara otomatis dengan satu baris kode. Dibuat oleh Ram Seshadri. Kolaborator dipersilakan. Izin diberikan berdasarkan permintaan.

Pustaka Python untuk peramalan deret waktu menggunakan model yang kompatibel dengan scikit-learn, metode statistik, dan model dasar

Pembelajaran mesin 🤖 yang dapat diskalakan untuk peramalan deret waktu.

Python DS & ML yang skalabel, dengan cara yang kompatibel dengan API & sangat cepat.

Daftar kurasi makalah penelitian gradient boosting beserta implementasinya.

Server inferensi untuk model pembelajaran mesin Anda, termasuk dukungan untuk berbagai kerangka kerja, penyajian multi-model, dan banyak lagi

Ekstensi XGBoost untuk pemodelan probabilistik

Ollama untuk model ML klasik. Kompiler AOT yang mengubah model XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost & ONNX menjadi kode inferensi C99 asli. Satu perintah untuk memuat, satu perintah untuk melayani. 336x lebih cepat daripada inferensi Python.

Gunakan strategi rekayasa fitur tingkat lanjut dan pilih fitur terbaik dari dataset Anda dengan satu baris kode. Dibuat oleh Ram Seshadri. Kontributor dipersilakan.

Buat atasan Anda terkesan dengan visualisasi Decision Tree interaktif.

Kode untuk IDS-ML: pengembangan sistem deteksi intrusi menggunakan algoritma machine learning (Decision tree, random forest, extra trees, XGBoost, stacking, k-means, optimisasi Bayesian..)

Layanan web REST untuk skoring real-time sejati (<1 md) pada model Scikit-Learn, R, dan Apache Spark

Paket python untuk Penyetelan Hyperparameter dan Pemilihan Fitur simultan untuk Model Gradient Boosting.

Antarmuka terpadu untuk algoritma optimasi dan eksperimen

Membuat Beberapa Model ML secara Otomatis dengan Baris Kode Tunggal. Dibuat oleh Ram Seshadri. Kolaborator dipersilakan. Izin diberikan atas permintaan.