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开源Python框架简化Kaggle表格数据竞赛流程

Kaggle 机器学习数据处理特征工程模型训练 Github 开源项目

这是一个面向Kaggle表格数据竞赛的开源Python框架。它集成了数据处理、可视化、特征工程、模型训练等功能的API。虽然最初为Kaggle TPS August 2022设计，但经简单调整可适用于其他表格数据竞赛。该框架涵盖了从数据预处理到提交预测结果的完整机器学习流程，为Kaggle参赛者提供了实用的工具支持。

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介绍相关项目

flow-forecast - 开源时间序列深度学习框架，支持最新模型和云端集成

Flow ForecastGithubtransformer开源开源项目时间序列预测深度学习

Flow Forecast 是一个开源时间序列预测深度学习框架，提供最新的Transformer、注意力模型、GRU等技术，并具有易于理解的解释指标、云集成和模型服务功能。该框架是首个支持Transformer模型的时间序列框架，适用于流量预测、分类和异常检测。

dlt - 简化数据加载流程的Python库

GithubPython库dlt开源开源项目数据加载数据管道

dlt是一个开源Python库，旨在简化数据加载过程。它具备自动模式生成、数据规范化和增量加载功能，可集成到多种环境中。支持从快速数据探索到复杂生产环境的应用，并提供多种验证源和目标。dlt的灵活性和可扩展性使其能够有效处理不断增长的数据需求，适合各类数据处理任务。

aideml - 通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理

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AIDE是一款通过自然语言描述生成机器学习任务解决方案的LLM代理。该项目在超过60个Kaggle数据科学竞赛中表现出色，平均超越50%的参赛者。AIDE能生成Python脚本并进行迭代优化，提供透明的可视化解决方案树，帮助深入理解实验过程。支持通过命令行或Python脚本使用，并提供多种高级配置，为数据科学家提供高效自动化的解决方案生成与优化工具。

PiPPy - PyTorch模型自动化管道并行工具

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PiPPy是一个为PyTorch模型提供自动化管道并行功能的开源工具。它通过自动拆分模型代码和处理复杂拓扑结构，简化了管道并行的实现过程。PiPPy支持跨主机并行、与其他并行方案结合，以及多种调度策略。该工具能够帮助研究人员和开发者在不大幅修改原有代码的情况下，实现PyTorch模型的高效扩展。

Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南

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本项目提供全面的工程指南，指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块，并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup，确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。

zero-to-mastery-ml - 从零到精通的机器学习全面指南

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本教程涵盖了机器学习从基础到高级的完整学习路径。内容包括代码示例、笔记本、图像和其他资料，均可通过Udemy和zerotomastery.io获取。课程内容包括六步机器学习建模框架、数据科学工具、结构化数据项目、神经网络及深度学习。最新的在线课程材料正在开发中，预计2024年发布更新。此外，还提供学生分享的学习笔记，丰富学习资源。

best-of-ml-python - 每周更新的优质Python机器学习开源项目列表

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Best-of Machine Learning with Python为您展示一份每周更新的优质Python机器学习开源项目列表，包括920个多种类别的项目，从而帮助开发者轻松访问和利用顶级的机器学习工具和框架。项目持续欢迎社区贡献，共同促进技术进步。

Machine-Learning-Roadmap - 机器学习完整学习指南与优质资源推荐

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此页面全面介绍了学习机器学习所需的知识，包括数学和编程基础、机器学习和深度学习课程以及书籍推荐。精选资源助您从零开始掌握机器学习，具备开展项目和参加竞赛的技能。同时，提供热门框架和库的学习资源，适合初学者和进阶者。

FlagData - 多功能数据处理工具包优化AI模型开发流程

FlagDataGithub人工智能大规模预训练开源项目数据处理数据清洗

FlagData是一款综合性数据处理工具包，专为自然语言处理和计算机视觉等AI领域设计。该工具集成数据获取、准备、预处理和分析功能，支持高质量内容提取、大模型数据微调和分布式处理。最新的3.0.0版本扩展了数据类型支持，并提供丰富的自定义操作选项，简化了高质量数据生成流程。FlagData旨在为AI模型开发全周期提供高效的数据处理支持。

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