lightgbm

랭킹, 분류 및 기타 여러 머신러닝 작업에 사용되는, 결정 트리 알고리즘 기반의 빠르고 분산된 고성능 그래디언트 부스팅(GBT, GBDT, GBRT, GBM 또는 MART) 프레임워크입니다.

Spark용 ML 알고리즘을 포팅한 간단하고 분산된 머신러닝 Python 라이브러리

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

종속성 없이 ML 모델을 네이티브 코드(Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust)로 변환

머신러닝 분류기를 디버깅/검사하고 예측 결과를 설명하기 위한 라이브러리

Mars는 numpy, pandas, scikit-learn 및 Python 함수를 확장하는 대규모 데이터 연산을 위한 텐서 기반 통합 프레임워크입니다.

구현체가 포함된 결정, 분류 및 회귀 트리에 관한 연구 논문 모음

scikit-learn 호환 모델, 통계적 방법 및 파운데이션 모델을 사용하는 시계열 예측용 Python 라이브러리

QuantMind 오픈소스 버전은 개인 퀀트 연구자를 위한 로컬 금융 퀀트 트레이딩 플랫폼입니다. Microsoft Qlib 프레임워크를 기반으로 모델 학습, 백테스팅, 추론, 실거래까지의 전체 연구 루프를 제공합니다. LightGBM 등 주요 머신러닝 모델을 통합하고 146차원 퀀트 팩터 학습 및 추론을 지원하며, 로컬 Docker Compose 배포를 통해 데이터 프라이버시를 보장합니다.

시계열 예측을 위한 확장 가능한 머신 🤖 러닝입니다.

API 호환성과 번개 같은 속도를 갖춘 확장 가능한 Python DS & ML

구현 코드가 포함된 그래디언트 부스팅 연구 논문 모음

다중 프레임워크 지원, 다중 모델 서빙 등을 포함하는 머신러닝 모델용 추론 서버

Elasticsearch에서 데이터 프레임, 빅데이터, 머신 러닝 및 ETL을 위한 Python 클라이언트 및 툴킷입니다.

전통적인 ML 모델을 위한 Ollama입니다. XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost 및 ONNX 모델을 네이티브 C99 추론 코드로 변환하는 AOT 컴파일러로, Python 추론 대비 336배 빠릅니다.

인터랙티브 Decision Tree 시각화로 상사에게 깊은 인상을 남겨보세요

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

Scikit-Learn, R, Apache Spark 모델의 실시간 스코어링(1ms 미만)을 위한 REST 웹 서비스

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

Antivirus software written in Python and C++ that blocks threats through Machine Learning and behavioral monitoring!