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Tabular-data-generation

开源表格数据生成工具库支持多种生成模型

GAN表格数据生成时间序列生成数据增强机器学习Github开源项目

Tabular-data-generation是一个开源的表格数据生成工具库,集成了GAN、TimeGAN、扩散模型和大语言模型等多种生成技术。通过简洁的API,研究人员可方便地生成高质量合成数据,应用于数据增强和隐私保护等领域。项目提供了完整的使用文档、实验设计和结果分析,为表格数据生成研究提供了有价值的参考资源。

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介绍相关项目
ydata-synthetic - 使用尖端生成模型实现合成数据生成，支持表格与时间序列数据
CTGANGANGithubYData Synthetic开源项目数据生成时间序列数据
ydata-synthetic项目提供了多种工具用于合成数据生成，支持前沿的生成模型如Generative Adversarial Networks (GANs)和高斯混合模型。该项目可以生成保护隐私的合成数据，且有助于消除数据偏差，平衡和扩展数据集。全新streamlit应用程序允许用户在无需编程的情况下快速生成合成数据。常见问题、快速入门指南和Jupyter Notebooks实例帮助用户轻松入门。加入Discord社区获取更多技术支持。
REaLTabFormer - 一套用于表格和关系合成数据生成的自回归和 Seq2Seq（序列到序列）转换器模型
GPT-2GithubREaLTabFormerTransformersynthetic datatabular data开源项目
REaLTabFormer使用Seq2Seq模型生成关系数据集，针对非关系数据采用GPT-2模型，直接建模任意独立观察的表格数据。通过生成父表和关系表，利用目标掩码和统计方法避免过拟合。实验结果表明其在捕捉关系结构方面优于基准模型，并在大型非关系数据集上实现了先进的预测效果。REaLTabFormer易于安装和使用，并提供样本验证器以提高生成数据的有效性和准确性。
be_great - 基于Transformer模型的真实表格数据生成工具
GReaTGithub合成数据生成开源项目数据填充生成真实表格数据预训练Transformer模型
GReaT是一个开源框架，利用预训练Transformer语言模型生成真实的表格数据。该工具提供简洁的API，支持数据生成和缺失值填充功能。GReaT适用于Python 3.9及以上版本，通过pip即可安装。这个项目为数据科学和机器学习研究提供了强大的数据生成工具，能够快速创建高质量的合成数据集。
Tabulator AI - 智能表格生成平台助力数据管理效率提升
AI工具AI应用Tabulator AI关键词提取数据填充表格生成
Tabulator AI是一款智能表格生成工具，利用AI技术简化数据填充过程。支持自定义表格结构、创意变量和链接列，自动生成高质量行数据。适用于食谱整理、科幻世界构建等多种场景，提供创新数据管理解决方案。
DoppelGANger - 高保真时间序列数据生成框架
DoppelGANgerGANGithub开源项目数据共享数据隐私时间序列数据
DoppelGANger是一个基于生成对抗网络(GAN)的时间序列数据生成框架。它通过解决长期依赖性和复杂多维关系等挑战,在多个真实数据集上实现了比基准模型高43%的保真度。该框架为网络系统研究提供了一种共享高质量合成数据集的通用方法,有助于推动数据共享实践。DoppelGANger已获得多家公司采用,并提供开源代码实现。
gan - 开源生成对抗网络框架
GithubTensorFlow-GAN人工智能开源项目机器学习深度学习生成对抗网络
TensorFlow-GAN (TF-GAN) 是一个专注于生成对抗网络 (GANs) 训练和评估的开源库。该库提供核心训练框架、常用 GAN 操作、损失函数和评估指标，支持多种 GAN 架构。TF-GAN 易于安装使用，包含丰富的示例和教程。目前已在 Google 内部项目和多篇研究论文中得到应用，为 GAN 领域的研究和实践提供了有力支持。
Tabular-LLM - 表格智能数据集的收集与LLM模型优化
Alpaca-CoTGithubLLMTabular LLM开源项目微调平台表格智能
此项目利用Alpaca-CoT平台，集合和整理多种表格智能任务的数据集，并对现有的大型语言模型进行微调，以提升其对表格数据的理解和处理能力。主要涵盖表格问答和表格-文本生成等任务。项目提供开源训练代码和格式统一的表格数据，并开放训练模型，助力研究者复现及优化表格智能任务。
textgen - 文本生成库实现多种模型，支持大模型微调和推理
ChatGLMGithubLLaMALoRA开源项目文本生成模型训练
TextGen实现了LLaMA、ChatGLM、GPT2等多种文本生成模型。该开源库支持大模型LoRA微调训练和高效推理,还包含UDA、Seq2Seq等经典生成模型。TextGen提供多个预训练模型,可用于对话生成、文本扩增、翻译等任务。项目开箱即用,便于研究人员和开发者快速构建文本生成应用。
gretel-synthetics - 提供多模型支持的开源合成数据生成库
GithubGretel SyntheticsPyTorchTensorFlow合成数据开源项目生成模型
Gretel.ai 提供的 Gretel Synthetics 是一个开源合成数据生成库，支持生成高质量的合成数据，适用于机器学习和数据分析。该库主要支持 LSTM、Timeseries DGAN 和 ACTGAN 模型，并与 TensorFlow、PyTorch 和 SDV 集成。用户可以通过简易的 Python 代码进行安装和使用。文档详细介绍了使用方法，包括配置、模型训练和数据生成，并提供多个示例和教程，帮助用户快速上手。
SDV - 使用机器学习生成高质量合成数据，提高隐私保护
GithubPythonSDVSynthetic Data Vault开源项目数据生成机器学习
SDV利用多种机器学习算法，提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据，支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外，SDV还提供数据评估和可视化工具，比较合成数据与真实数据，并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家，满足多样化需求。
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