hyperparameter-optimization

Ray 是一个 AI 计算引擎，包含核心分布式运行时和加速机器学习工作负载的 AI 库套件

互动式深度学习书籍，包含多框架代码、数学与讨论。已在 70 个国家 500 所大学采用，包括 Stanford、MIT、Harvard 与 Cambridge。

超参数优化框架

AI 开发者平台，使用 Weights & Biases 进行模型训练与微调，并从实验到部署全流程管理模型。

三行代码即可实现快速且准确的机器学习。

一款使用基因算法优化机器学习流程的 Python 自动化机器学习工具

使用 scikit-learn 的自动化机器学习

一个快速的 AutoML 与调参库，加入我们的 Discord：https://discord.gg/Cppx2vSPVP

Coursera Deep Learning 专业课程的笔记、程序作业与测验，涵盖： (i) 神经网络与深度学习； (ii) 改善深度神经网络：超参数调节、正则化与优化； (iii) 机器学习项目结构化； (iv) 卷积神经网络； (v) 序列模型

精选自动机器学习论文、文章、教程、幻灯片与项目清单

AI Infra / AI Orchestration / AI Control Plane

Python 套件，用于表格数据的 AutoML，包含特征工程、超参数调节、解释与自动文档化

Determined 是一个开源机器学习平台，简化分布式训练、超参数调优、实验跟踪和资源管理。支持 PyTorch 和 TensorFlow。

适用于 Keras 的超参数调优库

用于 Stable Baselines3 强化学习智能体的训练框架，包含超参数优化与预训练智能体。

基于内部 Google Vizier 服务的黑盒与超参数优化 Python 研究接口。

使用 TensorFlow 与 Keras 进行超参数实验

Robyn 是来自 Meta Marketing Science 的实验性、AI/ML 驱动且开源的营销组合模型 (MMM) 套件。我们的使命是普及建模知识、透过创新启发业界、减少建模过程中的人为偏见，并建立强大的开源营销科学社群。

跨混合搜索空间使用区域、全局、种群与顺序技术的轻量化优化

SMAC3：用于超参数优化的通用贝叶斯优化套件

HyperView 是一个以终端为主的 TradingView 策略实验室，用于下载市场数据、执行具备类似 Pine 行为的 Python 策略回测，以及优化 SL/TP 参数。

以 RLOps 简化强化学习。搭载最先进的 RL 算法与工具，通过进化式超参数优化实现快 10 倍的训练速度。

将 LLM Agent 作为你的超参数优化器。

https://github.com/optuna/optuna 的示例

OCTIS: 比较主题模型就是这么简单！一个用于优化与评估主题模型的 python 软件包（已被 EACL2021 demo 专题接收）

Optuna 的实时 Web 仪表板。

自动化建模与机器学习框架 FEDOT

全球最干净的 AutoML 库 ✨ - 利用正确的管线抽象化进行超参数调校，以编写干净的深度学习生产管线。让您的管线步骤拥有超参数空间。像组件一样设计您管线中的步骤。兼容于 Scikit-Learn、TensorFlow 以及大多数其他程序库、框架和 MLOps 环境。

IDS-ML 代码：使用机器学习算法（决策树、随机森林、Extra Trees、XGBoost、Stacking、k-means、贝叶斯优化等）开发入侵检测系统

用于 Gradient Boosting 模型同时进行超参数调优与特征选择的 Python 套件