feature-engineering

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

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

Alink는 알리바바 컴퓨팅 플랫폼 PAI 팀에서 개발한 Flink 기반 머신러닝 알고리즘 플랫폼입니다.

피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 튜닝, 설명 및 자동 문서화를 지원하는 테이블 데이터용 AutoML Python 패키지

Book_6_《데이터 유도》 | 아이리스 북: 덧셈·뺄셈부터 머신러닝까지; 피드백을 환영합니다! 오탈자를 많이 찾아주신 분께는 감사의 의미로 책을 선물해 드립니다!

Apache Hamilton은 데이터 과학자와 엔지니어가 데이터 혈통(lineage)/추적 및 메타데이터를 인코딩하는 테스트 가능하고 모듈화된 자체 문서화 데이터 흐름을 정의할 수 있도록 돕습니다. Python이 실행되는 모든 곳에서 실행되고 확장됩니다.

사용자 참여를 높이는 기사, 목록, 검색 결과, 추천을 위한 로우코드 머신러닝 개인화 순위 지정 서비스. 친화적인 Learn-to-Rank 엔진

TransmogrifAI는 최소한의 수동 튜닝으로 Apache Spark 상에서 모듈화되고 재사용 가능하며 강력한 타입의 머신러닝 워크플로우를 구축하기 위한 AutoML 라이브러리입니다.

sklearn과 호환되는 특성 공학 및 선택 오픈소스 Python 라이브러리.

가상 피처 스토어. 기존 데이터 인프라를 피처 스토어로 변환

Feathr – 엔터프라이즈를 위한 확장 가능하고 통합된 데이터 및 AI 엔지니어링 플랫폼

지능형 트레이딩 봇: 머신러닝과 피처 엔지니어링을 기반으로 신호를 자동 생성하고 거래를 수행합니다.

딥러닝 및 머신러닝 관련 주식은 장기 및 단기 투자자 모두에게 유망한 기회를 제공합니다.

OpenMLDB는 학습 및 추론을 위해 일관된 피처를 계산하는 피처 플랫폼을 제공하는 오픈소스 머신러닝 데이터베이스입니다.

AI 데이터 앱을 위한 통합 멀티모달 백엔드

자동화된 시계열 예측

Hopsworks - 피처 스토어가 포함된 데이터 집약적 AI 플랫폼

대규모 시계열 머신러닝. Polars로 구축되어 패널 데이터에 대한 극도로 병렬화된 특징 추출 및 예측 제공

NVTabular는 딥러닝 기반 추천 시스템 학습에 사용되는 테라바이트 규모의 데이터를 빠르고 쉽게 조작할 수 있도록 설계된 정형 데이터용 피처 엔지니어링 및 전처리 라이브러리입니다.

시계열 데이터에서 특징을 추출하기 위한 직관적인 라이브러리

데이터 과학, 머신러닝, AI 분야의 고품질 전자책 저장소. 초급자부터 고급 학습자까지 지식과 기술을 심화할 수 있는 리소스 제공

Python으로 작성된 AutoML 라이브러리 EvalML

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.

Kaggle 데이터 사이언스 경진대회 코드

Temporian은 머신러닝 애플리케이션🤖을 위한 시계열 데이터📈 전처리⚡ 및 특성 공학🛠을 지원하는 오픈소스 Python 라이브러리입니다.

Meesho에서 구축한 오픈소스 엔드투엔드 머신러닝 인프라 스택으로, Bharat 규모의 실시간 및 배치 ML 워크로드를 지원

완전 무료이며 편리하고 빠른 일일 작업 계획 도구입니다.

모델과 피처를 기반으로 AI 기반 예측 서비스를 구축하기 위한 서버리스 머신러닝 코스

단 한 줄의 코드로 고급 피처 엔지니어링 전략을 사용하고 데이터 세트에서 최적의 피처를 선택하세요. Ram Seshadri 제작. 기여자 환영.

데이터 과학 프로젝트의 전체 수명 주기 관리입니다.