automl

Framework rápido e personalizável para criação automática de modelos de ML (AutoML).

O ModelFox facilita o treinamento, a implantação e o monitoramento de modelos de aprendizado de máquina.

[ICLR 2019] ProxylessNAS: Busca direta de arquitetura neural em tarefas e hardware de destino

Previsão automatizada de séries temporais

[pip install medmnist] 18 conjuntos de dados padronizados para classificação de imagens biomédicas 2D e 3D.

Construa modelos de visão computacional em uma fração do tempo e com menos dados.

SMAC3: Um pacote versátil de otimização bayesiana para otimização de hiperparâmetros

Um framework e kit de ferramentas de AutoML para aprendizado de máquina em grafos.

TensorFlow 101: Introdução ao Deep Learning

Aprendizado rápido e simples de estruturas de redes profundas com restrição de recursos.

Otimizando o aprendizado por reforço com RLOps. Algoritmos e ferramentas de ponta de RL, com treinamento 10x mais rápido por meio de otimização evolutiva de hiperparâmetros.

Agentes LLM como seu otimizador de hiperparâmetros.

EvalML é uma biblioteca de AutoML escrita em Python.

Luminaire é um pacote Python que fornece soluções baseadas em ML para monitoramento de dados de séries temporais.

Regressão simbólica distribuída de alto desempenho em Julia

Notebooks, exemplos de código, aplicativos de exemplo e outros recursos que demonstram como usar, desenvolver e gerenciar fluxos de trabalho de aprendizado de máquina e IA generativa usando o Google Cloud Vertex AI.

Crie automaticamente modelos ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet e XGBoost em conjuntos de dados de séries temporais com uma única linha de código. Criado por Ram Seshadri. Colaboradores são bem-vindos.

Código para competições de ciência de dados do Kaggle

Manipulação de programas Python

Estrutura automatizada de modelagem e machine learning FEDOT

Aprendizado de máquina para Ruby

API e instruções do NAS-Bench-201

Implementação/Tutorial de uso de métodos de Aprendizado de Máquina Automatizado (AutoML) para aprendizado estático/em lote e online/contínuo

O NASLib é uma biblioteca de Neural Architecture Search (NAS) para facilitar a pesquisa de NAS para a comunidade, fornecendo interfaces para vários espaços de busca e otimizadores de NAS de última geração.

Construa automaticamente vários modelos de ML com uma única linha de código. Criado por Ram Seshadri. Colaboradores são bem-vindos. Permissão concedida mediante solicitação.

Modelo de previsão linear com recursos automatizados de engenharia e seleção de atributos

Uma ferramenta de machine learning para engenharia de predição automatizada. Permite estruturar facilmente problemas de predição e gerar rótulos para aprendizado supervisionado.

Lightwood é como blocos de Lego para Machine Learning.