data-science

📺(tv) Tidy Viewer là công cụ in đẹp csv CLI đa nền tảng sử dụng định dạng cột để tối đa hóa trải nghiệm xem.

nannyml: Khoa học dữ liệu sau triển khai bằng python

Kho lưu trữ chứa các notebook của các bài viết tôi đăng trên Medium

Tài liệu giáo dục PyMC

Công cụ quản lý tác vụ và tự động hóa qua CLI

Công cụ lưu trữ đa năng (Universal Storage Engine)

Một bộ công cụ/thư viện Python dành cho học máy/học sâu hướng thực tế & khai thác dữ liệu trên chuỗi thời gian quan sát một phần, với hơn 50 mô hình mạng nơ-ron SOTA cho các tác vụ phân tích khoa học (gán giá trị, phân loại, phân cụm, dự báo, phát hiện bất thường, làm sạch) trên chuỗi thời gian đa biến không hoàn chỉnh được lấy mẫu bất thường trong công nghiệp với các giá trị thiếu NaN

Xử lý luồng dữ liệu Python

Các ví dụ Azure Machine Learning chính thức do cộng đồng thúc đẩy, được kiểm thử với GitHub Actions.

Virtual Feature Store. Biến cơ sở hạ tầng dữ liệu hiện có của bạn thành một feature store.

🚀 Tài nguyên AI MIỄN PHÍ - 🎓 Khóa học, 👷 Việc làm, 📝 Blog, 🔬 Nghiên cứu AI và nhiều hơn nữa - dành cho tất cả mọi người!

Sử dụng Python và scikit-learn để dự đoán chứng khoán

Một framework học máy bằng Julia

Feathr – Một nền tảng kỹ thuật dữ liệu và AI thống nhất, có khả năng mở rộng dành cho doanh nghiệp

AI Datastore cho Schema, BLOB và Dự đoán. Sử dụng cùng ứng dụng của bạn hoặc tích hợp tính năng Giám sát con người, Quy trình dữ liệu và Danh mục UI có sẵn để khai thác tối đa giá trị từ Dữ liệu AI của bạn.

🚀 Hơn 500 tài nguyên được tuyển chọn cho Phân tích Dữ liệu & Khoa học Dữ liệu: Python, SQL, Thống kê, ML, AI, Trực quan hóa, Bảng gian lận, Lộ trình, Chuẩn bị phỏng vấn. Dành cho người mới bắt đầu và chuyên gia.

Danh sách chọn lọc các bài báo & tài nguyên về phát hiện gian lận, bất thường và ngoại lệ dựa trên Graph/Transformer.

Tài liệu dành cho người tự học AI! 📚

Responsible AI Toolbox là bộ công cụ cung cấp giao diện người dùng và thư viện để khám phá và đánh giá mô hình cũng như dữ liệu, giúp hiểu rõ hơn về các hệ thống AI. Các giao diện và thư viện này trao quyền cho các nhà phát triển và các bên liên quan phát triển và giám sát AI có trách nhiệm hơn, đồng thời đưa ra các hành động dựa trên dữ liệu tốt hơn.

Danh sách các bài báo nghiên cứu về khai thác dữ liệu liên quan đến phát hiện gian lận.

Biểu đồ Python siêu nhanh và có thể tùy chỉnh

Dễ dàng cài đặt và tải các gói từ tidyverse

DATAGEN: Trợ lý nghiên cứu đa tác nhân do AI điều khiển, tự động hóa việc tạo giả thuyết, phân tích dữ liệu và viết báo cáo.

Cổ phiếu học sâu và học máy đại diện cho các cơ hội đầy hứa hẹn cho cả nhà đầu tư và nhà giao dịch dài hạn lẫn ngắn hạn.

Python AutoML cho hệ thống giao dịch và cá cược thể thao

Cá cược thể thao NBA sử dụng machine learning

MLRun là một nền tảng MLOps mã nguồn mở để nhanh chóng xây dựng và quản lý các ứng dụng ML liên tục trong suốt vòng đời của chúng. MLRun tích hợp vào môi trường phát triển và CI/CD của bạn, đồng thời tự động hóa việc phân phối dữ liệu sản xuất, các đường ống ML và các ứng dụng trực tuyến.

Học máy trong R.

Hướng dẫn Apache Spark & Python (pySpark) cho Phân tích Dữ liệu lớn và Máy học dưới dạng Jupyter / IPython notebook

Học máy với các dataframe