dvclive

简单易用的机器学习实验跟踪和指标记录工具

DVCLive 机器学习指标记录实验比较数据版本控制 Github 开源项目

DVCLive是一个用于记录机器学习指标和元数据的Python库。它支持多种机器学习框架，无需额外服务，以纯文本文件存储实验结果，方便版本控制。DVCLive提供直观API，支持参数记录、指标跟踪和实验比较，有助于简化机器学习工作流程。

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。

CV - 深度学习视频教程及笔记资源

GithubJupyter NotebookPytorch开源项目数据集深度学习视频讲解

本项目提供深度学习视频讲解及笔记资源，涵盖Pytorch、李沐、吴恩达等名师课程，并附有详细的数据集和实用工具。适合从事AI算法开发、图像处理及语音识别方向的求职者，并提供多家知名企业的内推机会，帮助自学者搭建交流平台，实现技术突破和职业发展。

lazypredict - 自动化机器学习模型评估工具

GithubLazy PredictPython库开源项目机器学习模型评估自动化建模

LazyPredict 是一个开源的 Python 库，用于机器学习自动化。它能快速构建和比较多种模型，支持分类和回归任务，无需复杂的参数调优。通过自动训练多个模型并生成性能报告，LazyPredict 帮助识别最适合特定数据集的模型类型，适用于初步评估和基准测试，显著提高了数据科学工作流程的效率。

wandb - 专注于机器学习流程优化的工具

GithubWeights & Biases开源项目数据可视化机器学习模型管理模型训练

Weights & Biases（简称W&B）是一个专注于机器学习流程优化的工具，它通过追踪和可视化机器学习的各个阶段——从数据集处理到模型部署——以提高开发效率。W&B 允许用户在一处平台上管理和比较多个实验，便捷地监控实验的运行效果及进度。

aim - 开源AI实验跟踪工具，可视化比较和高效管理AI实验

APIAimGithub实验跟踪开源开源项目机器学习热门

Aim是一款易于使用且功能强大的开源AI实验跟踪工具，支持数以万计的训练运行。它提供了高性能的用户界面来探索和比较训练运行，同时通过其SDK实现对跟踪元数据的编程访问，完美支持自动化和Jupyter Notebook分析。Aim专注于与多种机器学习框架集成，可视化和比较元数据，组织和标记实验，使其成为团队中信赖的机器学习项目支持工具。

EasyCV - 基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，支持自监督学习和Transformer模型

EasyCVGithubPyTorch图像分类开源项目目标检测自监督学习

EasyCV是基于PyTorch的全能计算机视觉工具箱，专注于自监督学习、Transformer模型和主要视觉任务，包括图像分类、度量学习、目标检测和姿态估计。该工具箱提供了最先进的自监督算法如SimCLR、MoCO V2、Swav、DINO和基于掩码图像建模的MAE。它拥有简单综合的推理接口，并支持多种预训练模型。EasyCV支持多GPU和多工作者训练，利用DALI优化数据处理，使用TorchAccelerator和fp16加速训练，并通过PAI-Blade优化推理性能。

d2l-zh - 深度学习的全面入门指南

D2L.aiGithub工程技能开源项目数学原理深度学习

《动手学深度学习》是一个免费在线资源，提供概念讲解、数学背景知识和实际代码示例，旨在帮助读者掌握深度学习的原理和应用。该项目致力于培养读者成为能够理解数学原理并实现和改进方法的深度学习应用科学家，适合自学和教学使用，包含可运行的代码和工程技能训练。

ml - 含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本的资源库

CloudxLabGithubjupyter notebooksnbdime开源项目机器学习项目

此资源库含有CloudxLab课程的机器学习项目和笔记本，提供丰富的学习材料。用户可以自由查阅和探索，优化机器学习技能。通过安装nbdime解决Jupyter笔记本差异对比问题，使版本控制更加友好。访问CloudxLab网站了解更多信息。

pydlm - 基于Python的贝叶斯时间序列建模库

GithubPyDLMPython库开源项目数据分析时间序列建模贝叶斯动态线性模型

pydlm是一个Python时间序列建模库，基于贝叶斯动态线性模型。它提供了快速的模型拟合和推断，包含趋势、季节性和动态回归等灵活组件。支持前向过滤、后向平滑和长期预测，并具有简洁的API。pydlm适用于构建复杂时间序列模型，进行数据分析和预测。

PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库

GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络

PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。

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