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2026年に、分野の知識が全くなくても機械学習 (ML) および人工知能 (AI) を始め、向上させるための完全ガイド。最新ニュースや最先端技術を追いかけましょう！

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Spark向けにMLアルゴリズムを移植した、シンプルで分散型の機械学習Pythonライブラリ。

Pythonにおける確率的時系列モデリング

pandasデータ構造用のビジュアライザー

Pythonのデータ分析および機械学習ライブラリ用の拡張モジュールとヘルパーモジュールのライブラリ。

このリポジトリは、Data Scienceを学ぶための無料リソースをまとめたものです。

データサイエンスのためのR：書籍。

Danfo.jsは、構造化データを操作および処理するための、高性能で直感的かつ使いやすいデータ構造を提供するオープンソースのJavaScriptライブラリです。

PyTorchによる時系列予測

Telegramグループ、チャンネル、ボットのリスト // Список интересных групп, каналов и ботов телеграма // プログラマー向けチャットリスト

Matplot++: データ可視化のためのC++グラフィックスライブラリ 📊🗾

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この本が主に想定する大学院生や求職者の皆様には有益であると確信していますが、最も経験豊富な研究者の方々にも魅力的だと感じていただければ幸いです。

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リラックスして！Fluxはテンソルを強制しないMLライブラリです。

素晴らしいJupyterプロジェクト、ライブラリ、リソースの厳選リスト

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🕵 公共行政の社会的統制のための人工知能 | **このリポジトリは頻繁に更新されていません。READMEを確認してください**

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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.

🙌 オープンソースのPythonミニプロジェクトへの貢献を歓迎します！

このプロジェクトは、書籍 Dive Into Deep Learning (https://d2l.ai/) を再現したもので、MXNetのコードをPyTorchに適合させています。