data-mining

의료 애플리케이션을 위한 딥러닝 Python 툴킷.

주요 AI 학회 및 저널에 발표된 시계열 AI 관련 논문, 튜토리얼, 서베이 모음입니다.

Python의 다중 클래스 혼동 행렬 라이브러리

시계열 머신러닝 및 딥러닝을 위한 툴킷

Unity 에셋을 추출/언팩 및 편집할 수 있게 해주는 파이썬 모듈 UnityPy

AIL 프레임워크 - Analysis Information Leak 프레임워크. 프로젝트가 https://github.com/ail-project로 이전되었습니다.

CleverCSV는 지저분한 CSV 파일을 처리하기 위한 Python 패키지입니다. 향상된 방언 감지 기능을 갖춘 내장 CSV 모듈의 드롭인 대체재를 제공하며, CSV 파일 작업을 위한 편리한 명령행 애플리케이션을 함께 제공합니다.

NFStream: 유연한 네트워크 데이터 분석 프레임워크

pyclustering은 Python 및 C++ 데이터 마이닝 라이브러리입니다

R로 구현된 다양한 알고리즘 모음

게임 AI를 위한 엄선된 게임 데이터셋 및 도구 목록

"ADBench: Anomaly Detection Benchmark" (NeurIPS 2022) 공식 구현체

PM4Py(Process Mining for Python) 공식 공개 저장소 — 파이썬으로 비즈니스 프로세스를 탐색, 분석, 최적화하기 위한 오픈소스 라이브러리.

[IEEE T-KDE 2026] 최신 및 혁신적인 딥 그래프 클러스터링 방법 모음 (논문, 코드, 데이터셋)

AIL 프레임워크 - 정보 유출 분석 프레임워크

ELKI 데이터 마이닝 툴킷

피처 엔지니어링(Feature engineering)은 데이터 마이닝 기술을 통해 도메인 지식을 활용하여 원시 데이터에서 특징을 추출하는 과정입니다. 이러한 특징은 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시키는 데 사용할 수 있습니다. 피처 엔지니어링 자체를 응용 머신러닝으로 간주할 수 있습니다.

내 도서 목록

신용카드 부정 사용 탐지를 위한 재현 가능한 머신러닝 실무 핸드북

해석 가능한 ML 모델 학습, ML 모델 설명, 그리고 정확도, 차별성, 보안을 위한 ML 모델 디버깅 기법 예제

tidyverse를 활용한 시계열 분석

GrimoireLab: 소프트웨어 개발 분석 및 인사이트 플랫폼

재료과학을 위한 데이터 마이닝

심층 및 전통적 커뮤니티 탐지 관련 논문, 구현체, 데이터셋 및 도구 모음

The Programming Historian을 위한 Jekyll 기반 정적 사이트

시계열 세그멘테이션(Time Series Segmentation) 관련 논문 읽기 목록입니다. 지속적으로 업데이트되고 있습니다.

SEC EDGAR 재무 보고서를 다운로드하고 특정 섹션의 텍스트 데이터를 깔끔한 구조의 JSON 파일로 추출할 수 있는 유일한 오픈소스 툴킷. WWW 2025 @ 시드니 발표 자료.