scikit-learn

Concrete ML: 完全準同型暗号（FHE）を用いたプライバシー保護 ML フレームワーク。Concrete を基盤とし、従来の ML フレームワークとのバインディングを提供します。

時系列の機械学習とディープラーニングのためのツールキット

Python のメトリック学習アルゴリズム

scikit-learn パイプライン用の追加ブロック

scikit-learnを使用したPythonでの機械学習MOOC（大規模公開オンライン講座）

学術目的、独学、趣味のために自身が作成したデータサイエンスプロジェクトのポートフォリオ。

Scikit-learn アプリケーションをシームレスに高速化する拡張機能

コアコンセプトを理解するための小規模な機械学習プロジェクト。役立った場合は Star 🌟 をお願いします。ボーナス：面接問題集を公開予定…！

scikit-learnを基盤として構築された生存時間分析

学習済みの scikit-learn 推定器を C、Java、JavaScript などにトランスパイルします。

カテゴリカルデータのクラスタリングを行うための、k-modes および k-prototypes クラスタリングアルゴリズムの Python 実装

ONNXMLToolsは、モデルをONNXに変換できるようにします

Intel® oneAPI Toolkits のサンプル集

Windows ML 用のサンプルとツール。

Aurelien Geron著「Hands-On ML with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems」第1部のノートと演習問題の解答

Data ProfessorのYouTubeチャンネルにおけるRおよびPythonのプログラミングコード集

Python用の高性能な位相幾何学（トポロジカル）機械学習ツールボックス。

マルチラベル分類などのためのscikit-learnベースのモジュール

マルチラベルデータの反復層化のための scikit-learn クロスバリデーター

複数フレームワークのサポートやマルチモデル配信などを備えた、機械学習モデル向け推論サーバー

GPU アクセラレーションに対応した Python によるウェーブレット散乱変換

Natural Intelligenceは依然として優れたアイデアです。

ボディキーポイントの追跡によるリアルタイム空間的時間的局所活動検出

特徴量エンジニアリングは、ドメイン知識を用いてデータマイニング手法により生データから特徴量を抽出するプロセスです。これらの特徴量は機械学習アルゴリズムの性能向上に利用できます。特徴量エンジニアリングは応用機械学習そのものと見なすことができます。

DoubleML - Python による二重機械学習（Double Machine Learning）

スポーツ賭博用 AI ツールのコレクション

マイクロコントローラおよび組み込みデバイス向けの機械学習推論エンジン

機械学習ガイド。機械学習のツール、ライブラリ、フレームワーク、大規模言語モデル（LLMs）、モデルのトレーニングについて学ぶ

Elasticsearch における DataFrame、ビッグデータ、機械学習、ETL 用の Python クライアントおよびツールキット

インタラクティブな決定木ビジュアライゼーションで上司を感心させよう