sklearn

AiLearning: Phân tích dữ liệu + Thực chiến học máy + Đại số tuyến tính + PyTorch + NLTK + TF2

Nhà giao dịch chứng khoán AI: Nền tảng một điểm dừng từ học tập, mô phỏng đến giao dịch thực tế. Bao gồm kiến thức chứng khoán, ví dụ chiến lược, mô hình lớn, khai thác nhân tố, chiến lược truyền thống, machine learning, deep learning, học tăng cường, mạng đồ thị, giao dịch tần suất cao, triển khai C++ và mã ví dụ JoinQuant, v.v., giúp dễ dàng học tập, mô phỏng và giao dịch thực tế.

một công cụ học máy thú vị cho phép bạn huấn luyện, kiểm tra và sử dụng các mô hình mà không cần viết mã

Machine Learning University: Lớp học Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên Tăng tốc

Karate Club: Khung Python mã nguồn mở hướng API cho học không giám sát trên đồ thị (CIKM 2020)

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

Một thư viện tương thích với scikit-learn để ước tính khoảng dự đoán và kiểm soát rủi ro, dựa trên dự đoán tuân thủ.

Một công cụ DevOps mã nguồn mở từ CNCF dùng để đóng gói và quản lý phiên bản cho các mô hình AI/ML, tập dữ liệu, mã nguồn và cấu hình thành một OCI Artifact.

Chuyển đổi các mô hình scikit-learn đã huấn luyện sang C, Java, JavaScript và các ngôn ngữ khác.

Bộ sưu tập các đoạn mã từ ấn phẩm Daily Dose of Data Science trên Substack: http://www.dailydoseofds.com/

Machine Learning University: Lớp học dữ liệu dạng bảng tăng tốc

Trợ lý AI bằng Python

Tự động xây dựng các mô hình ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet và XGBoost trên tập dữ liệu chuỗi thời gian chỉ với một dòng mã. Được tạo bởi Ram Seshadri. Hoan nghênh cộng tác viên.

Công cụ suy luận Machine Learning cho vi điều khiển và thiết bị nhúng

Ollama cho các mô hình ML cổ điển. Trình biên dịch AOT chuyển đổi các mô hình XGBoost, LightGBM, scikit-learn, CatBoost và ONNX thành mã suy luận C99 gốc. Một lệnh để tải, một lệnh để phục vụ. Nhanh hơn 336 lần so với suy luận bằng Python.

Một thư viện Python nhanh và mạnh mẽ để kiểm tra ngôn ngữ xúc phạm trong chuỗi văn bản.

Gói Python cho dự đoán tuân thủ (conformal prediction)

Một framework Phân tích Hành vi Người dùng & Thực thể (UEBA) mã nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt dùng cho Phân tích Bảo mật. Được phát triển bởi các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia phân tích bảo mật từ ngành An ninh mạng. [BETA]