项目竞品
共找到 20 个竞品michaelgutmann/ml-pen-and-paper-exercises
机器学习笔头练习
the-turing-way/the-turing-way
图灵之路项目书库:可重现、合乎伦理且协作的数据科学实践指南
microsoft/ML-For-Beginners
12周、26节课、52个测验,面向所有人的经典机器学习课程
scikit-learn/scikit-learn
scikit-learn:Python机器学习库
fastai/fastbook
以Jupyter Notebook形式发布的fastai书籍。
marimo-team/marimo
面向Python的响应式笔记本——运行可复现实验、使用SQL查询、作为脚本执行、部署为应用程序并通过git进行版本控制。存储为纯Python格式,全部集成于现代化的AI原生编辑器中。
stefan-jansen/machine-learning-for-trading
《机器学习与算法交易(第二版)》代码实现
autogluon/autogluon
Fast and Accurate ML in 3 Lines of Code
alexeygrigorev/data-science-interviews
数据科学面试题与答案
h2oai/h2o-3
H2O是一个开源、分布式、快速且可扩展的机器学习平台:支持深度学习、梯度提升、XGBoost、随机森林、广义线性模型、K均值聚类、主成分分析、广义可加模型、规则拟合、支持向量机、堆叠集成、自动机器学习等。
evidentlyai/evidently
Evidently 是开源的机器学习和大语言模型可观测性框架。评估、测试并监控任何AI驱动系统或数据流水线。从表格数据到生成式AI,涵盖100多项指标。
lance-format/lance
面向多模态AI的开放式湖仓格式。仅需两行代码即可从Parquet转换,实现百倍速随机访问、向量索引与数据版本管理。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow及PyTorch,并持续扩展集成生态。
business-science/ai-data-science-team
一个由AI驱动的数据科学智能体团队,助您以10倍速度完成常见数据科学任务。
khanhnamle1994/cracking-the-data-science-interview
数据科学/机器学习面试准备:速查表、书籍、问题与作品集合集
mrdbourke/zero-to-mastery-ml
从零到精通的机器学习与数据科学课程全套教学资料
Marktechpost/AI-Tutorial-Codes-Included
Marktechpost教程配套Notebook
tensorflow/tensorflow
面向所有人的开源机器学习框架
huggingface/transformers
🤗 Transformers:面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架,支持推理与训练全流程。
f/prompts.chat
又名Awesome ChatGPT提示词库。分享、发现并收集来自社区的提示词。免费开源——为您的组织提供完全隐私的自托管服务。
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即使是精干团队也能快速实现AI驱动的全栈可观测性
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