automl

🏆 素晴らしい機械学習Pythonライブラリのランキングリスト。毎週更新。

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。

Python向けのオープンソースのローコードAutoMLプラットフォーム。PyCaret 4.0: sklearnネイティブエンジン + Reactコントロールプレーン。

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

H2Oは、オープンソースで分散型、高速かつスケーラブルな機械学習プラットフォームです。ディープラーニング、Gradient Boosting (GBM) & XGBoost、Random Forest、一般化線形モデル (Elastic Net付きGLM)、K-Means、PCA、一般化加法モデル (GAM)、RuleFit、サポートベクターマシン (SVM)、スタックドアンサンブル、自動機械学習 (AutoML) など。

ZenML 🙏: パイプラインからエージェントまでを網羅する単一のAIプラットフォーム。https://zenml.io.

cube studioは、オープンソースのクラウドネイティブなオールインワン機械学習/深層学習/大規模モデルAIプラットフォームです。MLOpsのアルゴリズムリンク全工程、コンピューティングリソースレンタルプラットフォーム、ノートブックオンライン開発、ドラッグ＆ドロップによるタスクフローパイプラインオーケストレーション、マルチマシン/マルチGPU分散学習、ハイパーパラメータ探索、推論サービスVGPU仮想化、エッジコンピューティング、アノテーションプラットフォームの自動アノテーション、deepseekなどの大規模モデルのSFTファインチューニング/報酬モデル/強化学習トレーニング、vllm/ollama/mindieによる大規模モデルのマルチマシン推論、プライベートナレッジベース、AIモデルマーケットをサポートし、国産CPU/GPU/NPU（昇騰エコシステム）をサポート、RDMAをサポート、pytorch/tf/mxnet/deepspeed/paddle/colossalai/horovod/ray/volcanoなどの分散処理をサポートします。

AutoRAG：これでエージェントはコンピューター内のあらゆるものを検索できます。頻繁に使用するほど、より賢くなります。

統計的および計量経済学的モデルによる超高速予測 ⚡️

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.

自動機械学習の論文、記事、チュートリアル、スライド、プロジェクトの厳選リスト。

PythonとJuliaにおける高性能な記号的リグレッション

Lazy Predictは、多くのコードを書かずに多数の基本モデルを作成するのを助け、パラメータチューニングなしでどのモデルがより良く機能するかを理解するのに役立ちます

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

コードを書かずにモデルのトレーニング、テスト、使用が可能な、使いやすい機械学習ツール

Keras向けのハイパーパラメータチューニングライブラリ。

PyTorch向けの自動アーキテクチャ探索とハイパーパラメータ最適化

cubestudioはオープンソースのクラウドネイティブなワンストップ機械学習/ディープラーニング/大規模モデルAIプラットフォーム、MaaS/mlops/AIプラットフォームであり、アルゴリズムの全プロセス、マルチテナント、計算力レンタルプラットフォーム、token中継、ドラッグ＆ドロップによるタスクフローpipelineオーケストレーション、マルチマシン・マルチカード分散トレーニング、ハイパーパラメータ探索、推論サービス、VGPU仮想化、クラウド・エッジ・デバイス協調、エッジコンピューティング、自動アノテーションプラットフォーム、deepseekなどの大規模モデルSFTファインチューニング/報酬モデル/強化学習トレーニング、vllm/ollama/mindie大規模モデルマルチマシン推論、プライベートナレッジベースllmopsエージェント、AIモデルマーケットプレイスを提供し、国産の異構計算力スケジューリング（昇騰、寒武紀、海光、摩尔、沐曦など）やib/roce/RDMA、信創に対応しています。

ユーザーエンゲージメントを向上させる、記事、リスティング、検索結果、レコメンデーション向けのローコード機械学習パーソナライズランキングサービス。使いやすいLearn-to-Rankエンジン

大規模レコメンデーションアルゴリズムのためのフレームワーク。

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。

オープンソースのチャンルン (缠论) Python 実装フレームワーク。形態学・動力学の売買ポイント分析計算、マルチレベル K 線連動、区間套戦略、可視化描画、多様なデータ接続、戦略開発、取引システム連携をサポート

cloud.google.com で使用される Java および Kotlin コードのサンプル

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。

NAS および Vision Transformer に関する我々の研究成果のコレクション

Kubernetes 上の自動機械学習

自律エージェント型の機械学習エンジニア