hyperparameter-tuning

AI開発者プラットフォーム。Weights & Biasesを使用してモデルのトレーニングとファインチューニングを行い、実験から本番環境までのモデル管理を行う。

最先端チームのためのAIコンピューティングプラットフォーム。SkyPilotは断片化されたAIコンピューティングを単一のAIスーパーコンピューターに変換し、最先端のAIチームがカスタムインテリジェンスをより速く構築できるようにします。

scikit-learnによる自動機械学習

deeplearning.aiが提供するCourseraのDeep Learning専門コースの全科目からのノート、プログラミング課題、クイズ：(i) Neural Networks and Deep Learning; (ii) Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization; (iii) Structuring Machine Learning Projects; (iv) Convolutional Neural Networks; (v) Sequence Models

Determined は、分散トレーニング、ハイパーパラメータチューニング、実験追跡、リソース管理を簡素化するオープンソースの機械学習プラットフォームです。PyTorch および TensorFlow と連携します。

Stable Baselines3 強化学習エージェントのためのトレーニングフレームワーク。ハイパーパラメータ最適化と事前トレーニング済みエージェントが含まれています。

Kubernetes 上の自動機械学習

Googleの内部サービスVizierをベースにした、ブラックボックスおよびハイパーパラメータ最適化のためのPythonベースの研究インターフェース

🔥 睡眠中も24時間365日ディープラーニングの実験を実行する自律型AIエージェント。コストゼロのモニタリング、リーダー・ワーカーアーキテクチャ、定サイズメモリを搭載。

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

HyperView は、マーケットデータのダウンロード、Pine に似た挙動を持つ Python 戦略のバックテスト、および SL/TP パラメータの最適化を行うための、ターミナルファーストの TradingView 戦略ラボです

RLOps による強化学習の効率化。最先端の強化学習アルゴリズムとツールを提供し、進化型ハイパーパラメータ最適化により 10 倍高速なトレーニングを実現。

EvalML は Python で書かれた AutoML ライブラリです。

OCTIS: トピックモデルの比較が簡単に行える Python パッケージ (EACL2021 デモトラック採択)

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

世界で最もクリーンな AutoML ライブラリ ✨ - 適切なパイプライン抽象化によるハイパーパラメータチューニングで、クリーンなディープラーニング本番パイプラインを構築します。パイプラインのステップにハイパーパラメータ空間を持たせ、コンポーネントのように設計できます。Scikit-Learn、TensorFlow、およびその他のほとんどのライブラリ、フレームワーク、MLOps 環境と互換性があります。

人間が説明可能な AI