xgboost

Python, R, Java, Scala, C 등을 위한 확장 가능하고 이 휴대용 분산형 Gradient Boosting(GBDT, GBRT, GBM) 라이브러리. 단일 머신, Hadoop, Spark, Dask, Flink, DataFlow에서 실행 가능

Kubernetes에서의 확장 가능한 멀티 프레임워크 배포를 위한 표준화된 분산 생성형 및 예측형 AI 추론 플랫폼

Alink는 알리바바 컴퓨팅 플랫폼 PAI 팀에서 개발한 Flink 기반 머신러닝 알고리즘 플랫폼입니다.

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

의사결정 나무 시각화 및 모델 해석을 위한 Python 라이브러리

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.

Torch 및 TensorRT를 위한 딥러닝 서버 및 CLI

구현체가 포함된 결정, 분류 및 회귀 트리에 관한 연구 논문 모음

Kubernetes 기반 분산 AI 모델 학습 및 LLM 파인튜닝

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

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

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

확률적 모델링을 위한 XGBoost 확장

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.

단 한 줄의 코드로 고급 피처 엔지니어링 전략을 사용하고 데이터 세트에서 최적의 피처를 선택하세요. Ram Seshadri 제작. 기여자 환영.

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

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.