data-science

機械学習やデータ分析などを紹介する多様なプロジェクトコレクション。プロジェクトごとに整理され、各ディレクトリにはコード、データセット、ドキュメント、リソースが含まれています。データサイエンスの知見とテクニックをぜひご覧ください。コラボレーションやフィードバックもお待ちしています。

また別の冗長なワークフローエンジン

たった10個のカーネルで学ぶNLPゼロからのステップアップ

RAM容量を超えるデータを高速処理する、ディスクベースの並列データ操作フレームワーク

DuckDB を搭載した、MySQL、Postgres、FlightSQL の統合サーバー。

Data Package は、データセット、データファイル、表形式データを記述するための一連のシンプルかつ拡張可能な仕様からなる標準規格です。データの検索性、アクセス性、相互運用性、再利用性（FAIR）を促進するデータ定義言語（DDL）およびデータ API です。

時系列予測モデルと機械学習を1つのフレームワークで統合する Modeltime

「Efficient Python for Data Scientists」書籍の公式リポジトリ。こちらから購入可能：

高パフォーマンスで任意の精度を持つ、浮動小数点数演算ライブラリ

PyTorch 用の簡素化されたフレームワークとユーティリティ

必須のデータサイエンススキルを学ぶための教育リソース集

Obsidian tools - Obsidian.md vaultを分析するためのPythonパッケージ

:octocat:🌟 初心者から上級者レベルのプロジェクト向けのリソースを一箇所に集約 💻 🎯🚀

DataCampプロジェクトのソリューション

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

人工知能（AI）リソースの厳選リスト（コース、ツール、アプリ、オープンソースプロジェクト）

時系列セグメンテーションに関する論文のリーディングリストをまとめたリポジトリです。継続的に更新されています。

データ探索と処理を自動化する

人工知能で使用される数学の分かりやすいガイド

永続化ロジックとベストプラクティスをPythonに直接統合する、シンプルでエレガントな実験追跡フレームワーク。

Yuan Tang 著 Manning Publications の「Distributed Machine Learning Patterns」 https://bit.ly/2RKv8Zo

役立つと感じたデータサイエンスと機械学習のリソース集（自身が読んだもののみを掲載しています！）

apricotは、機械学習モデルを迅速に訓練するために大規模データセットの部分集合を選択するサブモジュラー最適化を実装しています。ドキュメントページを参照してください: https://apricot-select.readthedocs.io/en/latest/index.html

Polyaxon の AI/ML/データ追跡、視覚化、説明可能性、ドリフト検出、ダッシュボード用エンジン

Huda Nassar が講師を務める JuliaAcademy.com 向け Julia データサイエンスコース

人間が説明可能な AI

マテリアルズインフォマティクス、すなわち現代の材料科学における既知の取り組みのキュレートされたリスト

データを外部送信することなく、数秒で CSV ファイルを可視化する

データに関心のある人のためのソース情報

データのクレンジングと分析のためのカスタム関数を備えた、使いやすいPythonライブラリ。