scikit-learn

데이터 과학 추적 도구. Skore의 오픈 소스 Python 라이브러리로 자동 평가 보고서, 스마트 방법론 가이드, 포괄적인 교차 검증 분석을 통해 ML 모델 개발을 가속화함.

문자열 내의 비속어를 검사하는 빠르고 강력한 Python 라이브러리

scikit-learn과 호환되는 그래프 커널 라이브러리

scikit-learn 모델 및 파이프라인을 ONNX로 변환

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.

사용 중단됨(sktime으로 통합됨), TensorFlow 기반 딥러닝을 위한 보조 패키지

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

컨포멀 예측(conformal prediction)을 위한 Python 패키지

머신러닝 실험을 쉽게 수행할 수 있도록 돕는 SciKit-Learn Laboratory (SKLL)

최적화 알고리즘 및 실험을 위한 통합 인터페이스입니다.

단 한 줄의 코드로 여러 ML 모델을 자동으로 빌드합니다. Ram Seshadri 제작, 협업 환영, 요청 시 권한 부여.

scikit-learn 기반 모델을 공유하고 프로덕션 환경에 배포할 수 있도록 돕는 Python 라이브러리 skops입니다.