hyperparameter-tuning

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

프론티어 팀을 위한 AI 연산 플랫폼입니다. SkyPilot은 분산된 AI 연산을 하나의 AI 슈퍼컴퓨터로 통합하여, 프론티어 AI 팀이 맞춤형 인공지능을 더 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다.

scikit-learn을 활용한 자동화된 머신러닝

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

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

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

Kubernetes에서의 자동화된 머신러닝

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

잠자는 동안 24시간 내내 딥러닝 실험을 실행하는 자율형 AI 에이전트. 비용 부담 없는 모니터링, 리더-워커 아키텍처, 일정 크기의 메모리 제공.

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.

Python으로 작성된 AutoML 라이브러리 EvalML

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

정적/배치 및 온라인/지속적 학습을 위한 AutoML 방법론 구현 및 튜토리얼

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.

인간이 설명 가능한 AI