synthetic-data

머신러닝 트레이딩 3판 코드 — 데이터 소싱부터 라이브 실행까지.

파운데이션 모델을 위한, 그리고 모델과 함께하는 데이터 처리! 🍎 🍋 🌽 ➡️ ➡️🍸 🍹 🍷

AI 시스템 구축, 평가 및 최적화. 평가, RAG, 에이전트, 파인튜닝, 합성 데이터 생성, 데이터셋 관리, MCP 등을 포함합니다.

Mimesis는 여러 언어와 로케일에서 가짜이면서도 현실적인 데이터를 생성하기 위한 Python 라이브러리입니다.

사실적인 학습 이미지 생성을 위한 절차적 Blender 파이프라인

테이블 데이터를 위한 합성 데이터 생성

Distilabel은 검증된 연구 논문을 바탕으로 빠르고 안정적이며 확장 가능한 파이프라인이 필요한 엔지니어를 위한 합성 데이터 및 AI 피드백 프레임워크입니다.

인과 및 확률적 추론을 위한 Python 툴킷

가상 환자 집단 시뮬레이터

고품질 구조화된 표 형태 데이터를 생성하도록 설계된 특화된 framework

UnrealCV: 컴퓨터 비전과 Unreal Engine 연결

🎨 NeMo Data Designer: 처음부터 또는 시드 데이터를 사용하여 고품질 합성 데이터 생성.

데이터베이스 익명화 및 테스트 데이터 관리

사후 학습 및 구조화된 데이터 추출을 위한 합성 데이터 큐레이션

표 형태 및 시계열 데이터용 합성 데이터 생성기

노코드로 AI 모델을 사용하여 데이터셋 구축, 보강 및 변환

합성 테이블 데이터를 생성하기 위한 조건부 GAN.

선언적 데이터 생성기

시뮬레이션된 현실적인 합성 상호작용을 사용하여 에이전트를 종합적으로 진단하고 최적화하기 위한 프레임워크

DataDreamer: 프롬프트 입력, 합성 데이터 생성, 모델 학습 및 정렬을 수행합니다.

Synthadoc: 원시 문서를 구조화된 로컬 우선 위키로 변환하는 오픈소스 LLM 지식 컴파일 엔진. 도구 없이도 자체 관리 및 자체 개선이 가능한, 기존 RAG에 대한 투명하고 사람이 읽을 수 있는 대안입니다.

단일 파이프라인에서 고품질 합성 데이터 생성, 학습, 측정 및 평가

[ICLR 2025] 정렬된 LLM에 아무것도 입력하지 않고 프롬프트를 통해 처음부터 정렬 데이터 합성. 효율적이고 고품질의 합성 데이터 생성 파이프라인!

GPT 없이 데이터를 위한 합성 인스트럭션 튜닝 데이터셋을 생성하는 경량 라이브러리

응답 확률을 요청하여 LLM의 모드 붕괴를 완화하는 학습 무료 프롬프팅 전략인 Verbalized Sampling. 품질을 유지하면서 2~3배의 다양성 향상을 달성합니다. 창의적 글쓰기, 합성 데이터 생성, 대화 Simulation을 위한 CLI/API를 갖춘 모델 중립적 프레임워크.

합성 데이터 SDK

MAMMA: 마커리스 정확한 다인원 모션 획득(Markerless Accurate Multi-person Motion Acquisition) 공식 코드입니다.

손쉽게 설정하여 생성하는 합성 스키마 및 지식 그래프

개인정보 보호, 공정성 및 데이터 증강을 위한 합성 정형 데이터 생성 및 평가 라이브러리

코퓰러(copula)를 사용하여 다변량 데이터를 모델링하는 라이브러리