eurybia

开源Python库助力数据和模型偏移检测

Eurybia 数据漂移模型漂移机器学习 Python库 Github 开源项目

Eurybia是一个Python开源库，专注于检测数据和模型偏移，并在模型部署前进行数据验证。该工具生成详细的HTML报告，支持模型性能监控、AI系统审核和治理优化。通过直观的可视化和动态报告，Eurybia简化了数据特征和偏移分析，促进了团队协作和跨部门沟通。

文档

aqueduct - 支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务的开源MLOps框架

AqueductGithubMLOpsPython API云基础设施开源开源项目

Aqueduct是一个开源MLOps框架，支持使用Python定义和部署机器学习和LLM任务，适配各种云基础设施如Kubernetes、Spark和AWS Lambda。Aqueduct能将代码无缝迁移到云端或在不同云间转换，并提供模型执行与性能监控。该框架还提供集中的代码、数据和元数据管理，保障工作流顺利运行并及时通知异常情况。

PandasAI - 开源AI数据分析工具实现企业数据对话

AI工具PandasAI企业数据开源工具数据分析自然语言处理

PandasAI是一个开源AI数据分析Python库，将生成式AI能力集成到pandas中，使数据框架支持对话。用户可用自然语言查询企业数据，获取实时洞察和数据可视化。支持多种数据源，提供增强分析、可操作洞察和详细报告。PandasAI旨在简化数据分析，助力数据驱动决策，为企业提供稳定、可靠、可扩展的内部数据分析方案。

sysidentpy - 非线性系统识别和时序预测的Python工具库

GithubNARMAX模型SysIdentPy开源项目时间序列预测系统识别非线性建模

SysIdentPy是一个开源Python库,专注于NARMAX模型及其变体的系统识别。该库提供先进的模型结构选择和参数估计技术,支持多种基函数,并可与神经网络和机器学习算法集成。它为时间序列分析和动态系统建模提供了灵活易用的框架,适用于构建动态非线性模型。

datachain - 帮助机器学习和AI工程师进行数据分析的数据框架库

AIDataChainGithubPython元数据开源项目数据处理

DataChain是一个为AI特定场景设计的数据框架库。它通过在非结构化文件上构建的元数据层，帮助机器学习和AI工程师进行数据分析。支持处理各种存储中的原始文件并实现数据集版本控制。用户可以使用Python接口进行数据转换和元数据丰富。项目特色包括功能链式数据处理方法和数据版本控制，并区分CPU和GPU负载, 适用于分布式计算。

anomaly-detection-resources - 异常检测领域的综合学习资源库

ADBenchGithubPyOD开源项目异常检测数据挖掘机器学习

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

tsmoothie - Python时间序列平滑和异常检测库

BootstrapGithubtsmoothie平滑处理开源项目异常检测时间序列

tsmoothie是一个Python库，专门用于时间序列平滑和异常检测。它提供多种平滑技术，包括指数平滑、卷积平滑和谱平滑等，能高效处理单个或多个时间序列。该库支持计算置信区间，便于识别异常值，并实现了滑动窗口平滑和时间序列bootstrap功能。tsmoothie适用于各类时间序列分析任务，是数据科学家和分析师的有力工具。

azure - 数据统计与环境问题监控工具

GithubHuggingface开源项目故障检测日志记录模型环境监控系统维护统计分析

Azure项目是一个用于记录统计数据的工具，主要用于监控不同环境的运行状态。该工具能够识别潜在的环境问题，有助于开发团队及时发现并解决可能影响系统稳定性的因素。通过这种方式，Azure项目有助于提高系统的可靠性。

tsod - 开源时间序列异常检测Python库

GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测

tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。

wetterdienst - 开源Python库用于获取和处理多源天气数据

GithubPython库Wetterdienst天气数据开源开源项目气象站

Wetterdienst是一个开源Python库，用于获取和处理多个气象机构的开放天气数据。它提供简单的API接口，支持气象站点查询、数据筛选和格式转换等功能。该库还包含命令行工具、Web API和数据可视化组件，可用于气象分析和气候研究。Wetterdienst旨在简化天气数据的访问和处理流程，提高数据获取和分析效率。

evaluate - 多框架兼容的机器学习评估工具库

EvaluateGithub开源项目指标机器学习模型比较评估

evaluate是一个开源的机器学习评估工具库，支持Numpy、Pandas、PyTorch、TensorFlow和JAX等多种框架。它提供了数十种涵盖自然语言处理和计算机视觉等领域的常用评估指标。用户可以使用evaluate进行模型评估、性能对比和结果报告。该库还支持创建新的评估模块并推送至Hugging Face Hub，便于比较不同指标的输出。evaluate的其他特点包括类型检查、指标卡片和社区指标功能，为研究人员和开发者提供了全面的模型评估支持。

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