hyperparameter-optimization

Ray는 AI 연산 엔진입니다. 코어 분산 런타임과 ML 워크로드를 가속화하는 AI 라이브러리 세트로 구성되어 있습니다.

다중 프레임워크 코드, 수학, 토론을 포함하는 인터랙티브 딥러닝 도서. 스탠포드, MIT, 하버드, 케임브리지 등 70개국의 500개 대학에서 채택되었습니다.

하이브리퍼러턴 최적화 프레임워크

AI 개발자 플랫폼. Weights & Biases를 사용하여 모델을 학습 및 미세 조정하고, 실험부터 프로덕션까지 모델을 관리하세요.

3줄의 코드로 구현하는 빠르고 정확한 ML

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

scikit-learn을 활용한 자동화된 머신러닝

빠른 AutoML 및 튜닝 라이브러리. Discord에 참여하세요: https://discord.gg/Cppx2vSPVP.

deeplearning.ai에서 제공하는 Coursera 딥러닝 특화 과정의 모든 강의 노트, 프로그래밍 과제 및 퀴즈: (i) 신경망과 딥러닝; (ii) 심층 신경망 개선하기: 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 및 최적화; (iii) 머신러닝 프로젝트 구조화하기; (iv) 합성곱 신경망; (v) 시퀀스 모델

자동화된 머신러닝 논문, 기사, 튜토리얼, 슬라이드 및 프로젝트 큐레이션 목록

AI 인프라 / AI 오케스트레이션 / AI 컨트롤 플레인

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

분산 학습, 하이퍼파라미터 튜닝, 실험 추적, 리소스 관리를 단순화하는 오픈소스 머신러닝 플랫폼. PyTorch 및 TensorFlow 지원

Keras를 위한 하이퍼파라미터 튜닝 라이브러리

하이퍼파라미터 최적화와 사전 학습된 에이전트가 포함된 Stable Baselines3 강화 학습 에이전트용 학습 프레임워크.

Google 내부 Vizier Service를 기반으로 하는, 블랙박스 및 하이퍼파라미터 최적화를 위한 Python 기반 연구 인터페이스

TensorFlow와 Keras를 사용한 하이퍼파라미터 실험입니다.

Meta Marketing Science에서 개발한 실험 단계의 AI/ML 기반 오픈소스 Marketing Mix Modeling (MMM) 패키지입니다. 우리의 목표는 모델링 지식을 대중화하고, 혁신을 통해 업계에 영감을 주며, 모델링 과정에서 인간의 편향을 줄이고 강력한 오픈소스 마케팅 사이언스 커뮤니티를 구축하는 것입니다.

혼합 검색 공간에서 로컬, 글로벌, 집단 기반 및 순차적 기법을 사용한 경량 최적화

SMAC3: 하이퍼파라미터 최적화를 위한 다목적 베이지안 최적화 패키지

HyperView는 시장 데이터 다운로드, Pine 스크립트와 유사한 Python 전략 백테스팅, SL/TP 매개변수 최적화를 지원하는 터미널 우선 TradingView 전략 연구소입니다.

RLOps를 통한 강화학습 간소화. 진화형 하이퍼파라미터 최적화를 통해 10배 더 빠른 학습을 제공하는 최첨단 RL 알고리즘 및 툴.

하이퍼파라미터 최적화 도구로서의 LLM agent.

https://github.com/optuna/optuna 예제 모음

OCTIS: 토픽 모델 비교가 간단해집니다! 토픽 모델을 최적화하고 평가하기 위한 파이썬 패키지 (EACL2021 데모 트랙 채택)

Optuna를 위한 실시간 웹 대시보드입니다.

자동화된 모델링 및 머신러닝 프레임워크 FEDOT

세계에서 가장 깔끔한 AutoML 라이브러리 ✨ - 올바른 파이프라인 추상화를 사용하여 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하고 깔끔한 딥러닝 프로덕션 파이프라인을 작성하세요. 파이프라인 단계에 하이퍼파라미터 공간을 부여하고, 컴포넌트처럼 파이프라인 단계를 설계하세요. Scikit-Learn, TensorFlow 및 기타 대부분의 라이브러리, 프레임워크, MLOps 환경과 호환됩니다.

머신러닝 알고리즘(의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 엑스트라 트리, XGBoost, 스태킹, k-means, 베이지안 최적화 등)을 활용한 침입 탐지 시스템(IDS-ML) 개발 코드

Gradient Boosting 모델을 위한 하이퍼파라미터 튜닝 및 특성 선택 동시 수행 Python 패키지