automated-machine-learning

3行のコードで実現する高速かつ正確なML

遺伝的プログラミングを使用して機械学習パイプラインを最適化するPythonの自動機械学習ツール。

ディープラーニングのためのAutoMLライブラリ

scikit-learnによる自動機械学習

自動特徴量エンジニアリングのためのオープンソースPythonライブラリ

AutoMLとチューニングのための高速ライブラリ。Discordに参加: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、説明可能性、自動ドキュメント生成を備えた、表形式データ向けAutoML用Pythonパッケージ

TransmogrifAIは、最小限の手動調整でApache Spark上にモジュール式で再利用可能な、型安全な機械学習ワークフローを構築するためのAutoMLライブラリです。

たった1行のコードで、あらゆるサイズ・あらゆるデータセットを自動的に視覚化します。Ram Seshadri 作成。共同開発者歓迎。利用許可は要請により付与されます。

AIDE：機械学習エンジニアリングのためのLLMエージェント - Wecoの開発元となった研究。OpenAIのMLE-benchで言及されています。

機械学習モデルを自動作成するための高速でカスタマイズ可能なフレームワーク（AutoML）

SMAC3：ハイパーパラメータ最適化のための多用途なベイズ最適化パッケージ

最適化トレースとオープンソース実装を含むAutoResearchユースケースの厳選リスト

自動モデリングおよび機械学習フレームワーク「FEDOT」

静的/バッチ学習およびオンライン/継続的学習のための自動機械学習（AutoML）手法の実装とチュートリアル

最適化アルゴリズムと実験のための統一インターフェース

たった1行のコードで複数のMLモデルを自動構築します。Ram Seshadriによって作成されました。協力者歓迎。許可を得て公開。

自動特徴量エンジニアリングおよび選択機能を備えた線形予測モデル