conformal-prediction

严谨量化机器学习不确定性的开源框架

Conformal Prediction 是一个开源项目,提供严谨的机器学习不确定性量化方法。项目包含多个即用型示例,涵盖图像分类、回归等应用,无需原始数据和模型即可运行。研究人员和开发者可轻松上手此技术,探索其在实际问题中的应用,为模型增添可靠的不确定性估计。

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介绍相关项目

cond_rnn - 条件时间序列预测的深度学习框架

ConditionalRecurrentGithubKerasRNNTensorFlow开源项目时间序列

ConditionalRecurrent是一个兼容Keras的包装器，用于基于时间不变数据进行条件时间序列预测。它支持各种循环层，通过学习条件表示来初始化RNN状态，有效模拟P(x_{t+1}|x_{0:t}, cond)。该库适用于包含外部输入的时间序列数据，如天气预测，为整合时间不变条件信息提供了实用的解决方案。

TrustLLM - TrustLLM：全面大语言模型可信度研究工具

GithubICML 2024LLMTrustLLM工具包开源项目性能评估

TrustLLM是一款专注于评估大型语言模型（LLMs）可信度的工具包。涵盖八个维度的可信度原则，并在真相、安全、公平、鲁棒性、隐私和机器伦理等方面建立基准。TrustLLM提供便捷的评估工具，可以快速评估16种主流LLMs，帮助开发者提升模型可信度。项目已被ICML 2024接受，并持续更新以包括最新的模型和功能。详情请访问项目网站。

distilabel - AI数据合成与反馈框架

AI反馈DistilabelGithub开源社区开源项目数据合成高质量数据

Distilabel是专为AI工程师设计的开源框架，用于数据合成和反馈。该框架提供高质量输出、数据所有权和高效性，适用于预测和生成模型。通过提升数据质量和整合多种LLM反馈，Distilabel提高AI输出质量。支持与最新研究的整合，确保灵活性、可扩展性和容错能力。欢迎加入开源社区，参与数据集和模型的构建，享受社区资源和支持。

Surprise - 专为推荐系统设计的Python科学计算工具包

GithubPythonSurprise协同过滤开源项目推荐系统机器学习

Surprise是一个专门用于构建和分析基于显式评分数据的推荐系统的Python科学计算工具包。它简化了数据集处理，提供多种预测算法和相似度度量，支持新算法实现，并具备评估和比较算法性能的工具。Surprise适用于学术研究和商业应用，为推荐系统开发提供了全面的解决方案。

cleanlab - 开源工具自动检测和优化机器学习数据集

Githubcleanlab开源项目数据中心AI数据清理机器学习标签错误检测

cleanlab是一款开源的数据中心AI工具包，能够自动检测机器学习数据集中的标签错误、异常值和重复项等问题。该工具适用于图像、文本和表格等各类数据，并支持所有机器学习模型。除了发现数据问题，cleanlab还可以训练更稳健的模型，评估数据质量。基于可靠的理论基础，cleanlab运行高效，操作简便，是优化数据质量和提升模型性能的实用工具。

DenseCL - 改进密集预测任务的视觉预训练方法

DenseCLGithub密集预测对比学习开源项目自监督学习视觉预训练

DenseCL是一种自监督视觉预训练方法，通过密集对比学习提升模型在密集预测任务中的表现。该方法实现简洁，核心部分仅需10行代码，适配多种数据增强技术。实验表明，DenseCL在目标检测和语义分割任务中性能显著提升，同时保持训练效率。项目开源了预训练模型和使用指南，便于研究者在视觉任务中应用。

xskillscore - 预测验证指标的Python开源计算库

GithubPython包xarrayxskillscore开源项目预测验证

xskillscore是一个专注于预测验证的Python开源库，支持计算确定性和概率性预测的各种指标。该库与xarray集成，提供多种评估方法，适用于不同预测场景。xskillscore具备并行计算能力，能高效处理大规模多模型多集合预报数据。这个工具在数据科学和气候预测等领域都有应用，可帮助研究人员评估预测的准确性和可靠性。

ContinualLM - 语言模型持续学习的开源框架

ContinualLMGithub开源项目语言模型迁移学习连续学习领域适应

ContinualLM是专注于语言模型持续学习的开源框架。它集成多种先进方法,采用统一的训练评估流程。支持领域自适应预训练和端任务微调,包含6个领域数据集。该框架致力于推动语言模型持续学习研究,为研究人员提供灵活有力的工具。

DiCE - 机器学习模型的多样性反事实解释方法

DiCEGithubPython反事实解释开源项目机器学习模型解释

DiCE提供机器学习模型的反事实（CF）解释，通过生成特征扰动版本帮助探索模型的假设情景。适用于财务、医疗、教育等领域，支持生成多样性和接近原始输入的解释。提供Python支持，随时可通过PyPI和Conda安装。其优化算法和简单约束功能确保对各种ML模型的广泛适应性。

causality-lab - 开源因果发现和推理算法库

Github因果发现图结构学习开源项目神经网络算法统计测试

Causality Lab是一个开源的因果发现和推理算法库，包含多种先进算法如PC、RAI、FCI和ICD等。该项目提供了模拟数据生成、图形模型处理和性能评估工具，支持开发和测试新的因果结构学习算法。最新的CLEANN算法还可为预训练Transformer模型的输出生成因果解释，为因果推理研究提供了全面支持。

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豆包MarsCode

豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

AI写歌

Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

有言AI

有言平台提供一站式AIGC视频创作解决方案，通过智能技术简化视频制作流程。无论是企业宣传还是个人分享，有言都能帮助用户快速、轻松地制作出专业级别的视频内容。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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美间AI创意设计平台，利用前沿AI技术，为设计师和营销人员提供一站式设计解决方案。从智能海报到3D效果图，再到文案生成，美间让创意设计更简单、更高效。

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稿定设计是一个多功能的在线设计和创意平台，提供广泛的设计工具和资源，以满足不同用户的需求。从专业的图形设计师到普通用户，无论是进行图片处理、智能抠图、H5页面制作还是视频剪辑，稿定设计都能提供简单、高效的解决方案。该平台以其用户友好的界面和强大的功能集合，帮助用户轻松实现创意设计。

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