Крутые GitHub репозитории в области машинного обучения

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.

XLearn

Python - это язык, на котором пишут большинство в области машинного обучения и data science. И это прекрасный язык - простой, читабельный, со своим собственным стандартом PEP8. Но у этого языка есть существенный недостаток - его скорость. Поэтому, если вам нужно, чтобы ваш ML проект был быстрым и, в тоже время, был написан на питоне, то библиотека XLearn создана специально для вас. Она имеет под копотом C++ и, как утверждают разработчики, может увеличить скорость работы кода в 5-13 раз по сравнению с аналогичными питоновскими ML библиотеками.

Prophet

Это довольно известная утилита, созданная фейсбуком для автоматического предсказания временных рядов. Самое интересное, это то, что Prophet может легко работать с пропусками в данных. Также - это open-source проект, с поддержкой IT-гиганта, что дает некоторую свободу для творчества.

Seqlearn

Еще одна библиотека для работы с рядами. Seqlearn прост в использовании - он написан на основе Numpy и Scikit-Learn.

MLBox

MLBox - это очень мощная билиотека для автоматического машинного обучения. Она может быть полезна при чтении данных, feature selection и feature engineering, а также в подборе параметров модели.

ModAL

Это open-source библиотека, которая может помочь в разработке ML приложения. При помощи ModAL можно сделать код более модульным: не нужно будет переписывать несколько раз одно и тоже. Также в ModAL есть много готовых функций, что также упрощает разработку.

Источник: https://habr.com/ru/post/584048/


Интересные статьи

Интересные статьи

Чтобы состарить лицо на фотографии, сменить прическу или заставить его улыбаться, нужно изучить семантику, содержащуюся в отдельных слоях обученной GAN-модели. Недавние и...
На Хабре часто выкладывают туториалы по разным областям знаний. Сегодня, к старту нового потока курса по machine learning, поделимся с вами туториалом.... по ядерной физ...
Приветствую читатель. Когда я был ребёнком и учился в школе, моим любимым предметом была математика, любимым предметом она была из-за того, что я очень люблю решать задач...
Устраивать конкурсы в инстаграме сейчас модно. И удобно. Инстаграм предоставляет достаточно обширный API, который позволяет делать практически всё, что может сделать обычный пользователь ручками.
Как-то у нас исторически сложилось, что Менеджеры сидят в Битрикс КП, а Разработчики в Jira. Менеджеры привыкли ставить и решать задачи через КП, Разработчики — через Джиру.