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机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

TraceMLPolyaxon机器学习深度学习数据追踪Github开源项目

TraceML 是一款强大的工具，用于机器学习和数据的追踪、可视化、解释和漂移检测。它与 Keras、PyTorch、TensorFlow、Fastai、Pytorch Lightning 和 HuggingFace 等多种深度学习和机器学习框架集成，方便用户记录和跟踪实验数据。TraceML 支持离线模式、多种数据可视化接口，并能生成详细的数据框架总结。

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mlcourse.ai - 综合性机器学习在线课程 理论实践并重
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ktrain - 轻量级的深度学习和AI工具包
GithubTensorFlow Kerasktrain开源项目机器学习深度学习预训练模型
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mcfly是一个开源的深度学习框架，专门用于时间序列分类和回归。它能直接处理原始数据，无需计算信号特征或专业领域知识，在加速度计数据的活动分类等任务中表现出色。该框架基于TensorFlow 2构建，支持Python 3.10和3.11，并提供可视化工具展示模型配置和性能。mcfly与传统机器学习技术相比具有竞争力，欢迎社区贡献。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
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Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。
tensorboardX - TensorBoard可视化的轻量级Python扩展库
GithubTensorBoardtensorboardX可视化开源项目机器学习深度学习
tensorboardX是一个开源的轻量级Python库，用于简化TensorBoard可视化工具的使用。它支持多种数据类型的可视化，如标量、图像和音频等。通过简单的函数调用，开发者可以轻松记录实验数据。该库兼容PyTorch等多种深度学习框架，方便跟踪和分析机器学习实验。此外，tensorboardX还能与Comet平台集成，提供额外的实验管理功能。它具有良好的版本兼容性，为不同环境下的机器学习项目提供了灵活的可视化解决方案。
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ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。
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