machine-learning

ECE/CS 専攻として CMU を生き抜く方法

ランダムフォレストや勾配ブースティング木などの決定木モデルのトレーニング、評価、解釈、本番運用を行うためのライブラリ

TensorFlow estimator APIを使用してさまざまなMLタスクを体系的かつ標準化された方法で実行する方法に関するチュートリアルが含まれるリポジトリ。

お知らせ: 10kデータセットのダウンロード準備ができました。

あらゆるカメラに対応する、自動ナンバープレート認識（ALPR/ANPR）ソフトウェア

Python の pickling デコンパイラおよび静的アナライザ

機械学習風のスタイルで行う、空間データの処理とグリッド化

MOA はビッグデータストリームマイニング用のオープンソースフレームワークです。機械学習アルゴリズム（分類、回帰、クラスタリング、外れ値検出、コンセプトドリフト検出、推薦システム）のコレクションと評価ツールが含まれています

A株クオンツシステム

Prof. Marcos López de Prado著『Machine Learning for Asset Managers (Elements in Quantitative Finance)』のコードスニペット、演習問題、および実データへの適用実装。

データサイエンスの追跡。SkoreのオープンソースPythonライブラリは、自動評価レポート、スマートな手法ガイダンス、包括的なクロスバリデーション分析により、MLモデルの開発を加速します。

類似度学習モデルのファインチューニングを極めて高速に行うフレームワーク

(AAAI' 20) A Python Toolbox for Machine Learning Model Combination

JAXとEquinoxによるガウス過程

BanditPAM の C++ 実装および Python パッケージ

CAIRI 教師あり、半教師あり、および自己教師あり視覚表現学習ツールボックスおよびベンチマーク

Obsidian で ChatGPT を使ってノートを素早くフォーマットする

Awesome-LLM-Eval: LLMの評価に特化したツール、データセット/ベンチマーク、デモ、リーダーボード、論文、ドキュメント、モデルの厳選リスト。

BenchMARLは、マルチエージェント強化学習（MARL）のベンチマークを行うためのライブラリです。BenchMARLを使用することで、「再現性」と「標準化」という2つの核心的原則に基づき、さまざまなMARLアルゴリズム、タスク、モデルを迅速に比較できます。

TCAV ML 解釈可能性プロジェクトのコード

ネットワーク科学および機械学習の研究のために収集した、なかなか興味深いデータセットのレポジトリ

Azure MLOps (v2) ソリューションアクセラレータ。Azure プラットフォーム上で機械学習モデルをデプロイするためのエンタープライズ対応テンプレート。

トレーニングと推論のために PyTorch モデルを複数の GPU に自動分割

データサイエンスプロジェクトの完全なライフサイクル

Julia 向けの強化学習パッケージ

コピュラを使用して多変量データをモデリングするライブラリ

ハードウェアアクセラレーションをサポートする、組み込みデバイス向けの軽量でポータブルな純粋な C99 製 onnx 推論エンジン。

エコー状態ネットワークなどのリザバー計算アーキテクチャのための、シンプルで柔軟なコード

oneAPI Data Analytics Library (oneDAL)

MICA - ヒューマンフェイスのメートル法再構築に向けて [ECCV2022]