hyperparameter-optimization

Ray 是一個 AI 計算引擎，包含核心分散式執行環境與加速機器學習工作負載的 AI 函式庫套件

互動式深度學習書籍，包含多框架程式碼、數學與討論。已在 70 個國家 500 所大學採用，包括 Stanford、MIT、Harvard 與 Cambridge。

超參數最佳化框架

AI 開發者平台，使用 Weights & Biases 進行模型訓練與微調，並從實驗到部署全流程管理模型。

三行程式碼即可實現快速且精確的機器學習。

一款使用基因演算法優化機器學習流程的 Python 自動化機器學習工具

使用 scikit-learn 的自動化機器學習

一個快速的 AutoML 與調參庫，加入我們的 Discord：https://discord.gg/Cppx2vSPVP

Coursera Deep Learning 專業課程的筆記、程式作業與測驗，涵蓋： (i) 神經網路與深度學習； (ii) 改善深度神經網路：超參數調整、正則化與優化； (iii) 機器學習專案結構化； (iv) 卷積神經網路； (v) 序列模型

精選自動機器學習論文、文章、教學、投影片與專案清單

AI Infra / AI Orchestration / AI Control Plane

Python 套件，用於表格資料的 AutoML，包含特徵工程、超參數調整、解釋與自動文件化

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。

適用於 Keras 的超參數調整函式庫

用於 Stable Baselines3 強化學習代理的訓練框架，包含超參數優化與預訓練代理。

基於內部 Google Vizier 服務的黑盒與超參數最佳化 Python 研究介面。

使用 TensorFlow 與 Keras 進行超參數實驗

Robyn 是來自 Meta Marketing Science 的實驗性、AI/ML 驅動且開源的行銷組合模型 (MMM) 套件。我們的使命是普及建模知識、透過創新啟發業界、減少建模過程中的人為偏見，並建立強大的開源行銷科學社群。

跨混合搜尋空間使用區域、全域、母體群組與循序技術的輕量化最佳化

SMAC3：用於超參數優化的通用貝氏最佳化套件

HyperView 是一個以終端機為主的 TradingView 策略實驗室，用於下載市場資料、執行具備類似 Pine 行為的 Python 策略回測，以及最佳化 SL/TP 參數。

以 RLOps 簡化強化學習。搭載最先進的 RL 演算法與工具，透過進化式超參數最佳化實現快 10 倍的訓練速度。

將 LLM Agent 作為你的超參數優化器。

https://github.com/optuna/optuna 的範例

OCTIS: 比較主題模型就是這麼簡單！一個用於最佳化與評估主題模型的 python 套件（已被 EACL2021 demo 專題接受）

Optuna 的即時 Web 儀表板。

自動化建模與機器學習框架 FEDOT

全球最乾淨的 AutoML 庫 ✨ - 利用正確的管線抽象化進行超參數調校，以編寫乾淨的深度學習生產管線。讓您的管線步驟擁有超參數空間。像元件一樣設計您管線中的步驟。相容於 Scikit-Learn、TensorFlow 以及大多數其他程式庫、框架和 MLOps 環境。

IDS-ML 程式碼：使用機器學習演算法（決策樹、隨機森林、Extra Trees、XGBoost、Stacking、k-means、貝葉斯最佳化等）開發入侵偵測系統

用於 Gradient Boosting 模型同時進行超參數調優與特徵選擇的 Python 套件