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오픈 머신러닝 코스

3줄의 코드로 구현하는 빠르고 정확한 ML

PyMuPDF는 PDF 및 기타 문서의 데이터 추출, 분석, 변환, 조작을 위한 고성능 Python 라이브러리입니다.

MIT 딥러닝 관련 과목을 위한 튜토리얼, 과제 및 경진대회 자료

Modin: 단 한 줄의 코드 변경으로 Pandas 워크플로우 확장

데이터 사이언스 면접 질문 및 답변

유전 프로그래밍을 사용하여 머신 러닝 파이프라인을 최적화하는 Python 자동화 머신 러닝 도구.

데이터 과학 작업을 수행하고 공유하기 위한 논리적이고 합리적으로 표준화되었으면서도 유연한 프로젝트 구조.

표, 시계열, 그래프, 텍스트, 이미지, 오디오 데이터 전반에서 이상치를 탐지하기 위한 Python 라이브러리. 60개 이상의 탐지기, 벤치마크 기반 ADEngine 오케스트레이션, AI 에이전트를 위한 에이전틱 워크플로를 제공합니다.

시계열 머신러닝을 위한 통합 프레임워크

컴퓨터 비전을 위한 모범 사례, 코드 샘플 및 문서

Python용 오픈소스 로코드 AutoML 플랫폼. PyCaret 4.0: sklearn 네이티브 엔진 + React 컨트롤 플레인.

cuDF - GPU DataFrame 라이브러리

TensorFlow를 위한 고수준 API를 제공하는 딥러닝 라이브러리

시계열 데이터에 대한 사용자 친화적인 예측 및 이상 탐지를 위한 Python 라이브러리.

XGo는 일반 영어처럼 읽히는 프로그래밍 언어입니다. 또한 매우 강력하여 C/C++, Go, Python, JavaScript/TypeScript의 자산을 활용하여 통합된 소프트웨어 엔지니어링 생태계를 구축할 수 있습니다. 우리의 비전은 모든 사람이 세상의 창조자가 될 수 있도록 하는 것입니다.

시계열 데이터에서 관련 특징 자동 추출:

Python, R, Java, C++용 랭킹, 분류, 회귀 및 기타 머신러닝 작업에 사용되는 빠르고 확장 가능하며 고성능인 Gradient Boosting on Decision Trees 라이브러리. CPU 및 GPU 연산을 지원합니다.

머신러닝 예제 및 튜토리얼 모음

부당한 우위를 제공하는 백테스팅 엔진. 다른 사람이 하나를 끝내기 전에 수천 가지 트레이딩 아이디어를 실행하세요.

🧙 데이터 통합 및 변환을 위한 데이터 파이프라인 빌드, 실행 및 관리

초당 10억 개의 행을 처리하는 빅 테이블 데이터의 머신러닝, 시각화 및 탐색을 위한 아웃오브코어 하이브리드 Apache Arrow/NumPy DataFrame 🚀

DoWhy는 명시적 인과 가정 모델링 및 검정을 지원하는 인과 추론용 Python 라이브러리입니다. 인과 그래픽 모델과 잠재적 결과 프레임워크를 결합한 인과 추론의 통합 언어를 기반으로 합니다.

오픈소스 기능 플래그, 실험 및 제품 분석

지루함 탈출, 실용적인 Python 예제 제작에 전념하며, 더 많은 유용한 Python 튜토리얼은 https://ai-jupyter.com 참고

Evidently는 오픈소스 ML 및 LLM 관측 가능성 프레임워크입니다. 표 형식 데이터부터 Gen AI까지 모든 AI 기반 시스템 또는 데이터 파이프라인을 평가, 테스트 및 모니터링합니다. 100개 이상의 지표 제공.

⚡ TabPFN: 표 형식 데이터를 위한 파운데이션 모델 ⚡

최신 LLM 기반 오퍼레이터와 파이프라인을 활용한 간편한 데이터 전처리

자동화된 특성 공학(feature engineering)을 위한 오픈 소스 Python 라이브러리

Book_3_《수학 요소》 | 붓꽃책: 사칙연산부터 머신러닝까지; 출간 완료; 지속적인 오탈자 교정을 환영하며, 많은 교정자를 위한 도서 증정 이벤트 진행 중!