scikit-learn

scikit-learn 동영상 시리즈의 Jupyter 노트북 모음

Python과 Julia 기반의 고성능 기호 회귀

🧠💬 MachineCurve.com에서 아카이브한 머신러닝 관련 작성 글.

Python 데이터 과학 소프트웨어를 모은 최고의 큐레이션 리스트

더 빠른 추론을 위해 학습된 ML 모델을 텐서 연산으로 컴파일하는 Hummingbird입니다.

🛠 머신러닝 및 데이터 과학에 특화된 올인원 웹 기반 IDE.

LLM을 scikit-learn에 원활하게 통합합니다.

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

데이터 과학을 위해 한곳에 신중하게 엄선된 리소스 링크

의사결정 나무 시각화 및 모델 해석을 위한 Python 라이브러리

코드를 작성하지 않고도 모델을 학습, 테스트 및 사용할 수 있는 유용한 머신러닝 도구

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.

2~2000배 빠른 ML 알고리즘, 50% 줄어든 메모리 사용량, 신구 모든 하드웨어 지원

scikit-learn 객체에 플롯 기능을 추가하는 직관적인 라이브러리

인기 있는 Python Machine Learning 생태계를 활용하여 머신러닝 및 딥러닝으로 복잡한 현실 세계의 문제를 인식하고 해결하는 데 필요한 필수 기술을 마스터하세요.

Python용 모듈형 능동 학습(active learning) 프레임워크

scikit-learn 기반의 포트폴리오 최적화 Python 라이브러리

sklearn과 호환되는 특성 공학 및 선택 오픈소스 Python 라이브러리.

python과 scikit-learn을 사용한 주식 예측

단 한 줄의 코드로 크기에 상관없이 모든 데이터셋을 자동으로 시각화합니다. Ram Seshadri가 제작했으며 기여를 환영합니다. 요청 시 권한이 부여됩니다.

scikit-learn에서 영감을 받은 API를 갖춘 Python 유전 프로그래밍

트레이딩 시스템 및 스포츠 베팅을 위한 Python AutoML

Kubernetes에서의 자동화된 머신러닝

워싱턴 DC에서 진행된 General Assembly의 2015년 데이터 사이언스 과정

간결하고 투명하며 정확한 예측 모델링을 위한 해석 가능한 ML 패키지 🔍 (sklearn 호환).

MLeap: ML 파이프라인을 프로덕션에 배포.

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

:crown: Python 기반의 다변량 탐색적 데이터 분석 — PCA, CA, MCA, MFA, FAMD, GPA