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用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库

TensorFlow Privacy 是一个用于机器学习模型差分隐私训练的 Python 库。它实现了 TensorFlow 优化器,并提供计算隐私保证的教程和分析工具。该库兼容 TensorFlow 2.x,支持基于 Keras 的估计器。TensorFlow Privacy 持续更新,最新版本分为两个 PyPI 包:用于差分隐私模型训练的 tensorflow-privacy 和用于经验隐私测试的 tensorflow-empirical-privacy。

PFLlib - 个性化联邦学习算法库和评估平台
GithubPFLlib个性化开源项目数据集算法库联邦学习
提供36种传统和个性化联邦学习算法,涵盖3种场景和20个数据集。专注于统计异质性数据,支持高效GPU内存使用及新增的隐私保护功能。新手用户通过简单的示范指南即可快速上手,参与贡献算法、数据集和评估指标。支持非独立同分布和不均衡数据,并可在多达500个客户端上进行训练模拟。
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
ktrain 是一个基于 TensorFlow Keras 的轻量级深度学习库封装,帮助用户快速构建、训练和部署各种机器学习模型。适用于文本、视觉、图表和表格数据,支持文本分类、图像识别、节点分类和因果推断等任务。无论是初学者还是有经验的研究人员,都能借助其简单的 API 和多种学习率策略,快速实现高效模型部署,支持导出到 ONNX 和 TensorFlow Lite。
tensorlayer-chinese - 基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库
GithubTensorFlowTensorLayer增强学习开源项目深度学习神经网络
TensorLayer是一个基于TensorFlow的高级深度学习与增强学习开发库,提供丰富的神经网络组件和函数,以帮助研究人员及工程师应对复杂的AI挑战。项目包含详细的中文文档,并拥有活跃的中文和英文社群,提供广泛的讨论与支持平台。
awesome-privacy - 开源隐私和安全工具精选指南
Github双因素认证密码管理器开源软件开源项目数据加密隐私保护
本指南精选了各类注重隐私和安全的开源应用及服务,涵盖密码管理、加密通讯、安全浏览等多个领域。通过详细分类和推荐,为用户提供可靠的替代方案,帮助保护个人数据和在线隐私,减少对大型科技公司的依赖。对于重视数字安全的用户来说,这是一份实用的参考资源。
addons - 扩展TensorFlow功能的开源库
APIGithubTensorFlow Addons开源项目机器学习维护模式
TensorFlow Addons是一个开源库,提供了不在核心TensorFlow中的新增功能,包括操作符、层、指标、损失和优化器等。尽管该项目计划在2024年5月结束维护,但它仍然在许多机器学习项目中扮演重要角色。推荐迁移到TensorFlow社区的其他库,如Keras, Keras-CV和Keras-NLP。更多信息请参阅TensorFlow Addons的GitHub页面。
carefree-learn - 简化深度学习流程,支持PyTorch高效训练与推理
AI模型GithubMIT许可PyTorchdeep learning开源项目模块化
carefree-learn项目致力于简化深度学习流程,特别是基于PyTorch的训练与推理。采用模块优先、原生兼容的设计原则,支持AI模型推理,符合现代AI的发展趋势,并遵循MIT许可证。项目提供易于使用的接口和高性能模块,适合开发者与使用者。
Tensorflow-bin - 适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能
GithubPython APIRaspberryPiTensorflow LiteTensorflow-binXNNPACK开源项目
提供适用于RaspberryPi的Tensorflow Lite预构建二进制文件,支持XNNPACK和半精度推理功能。兼容多个操作系统和Python版本,支持Tensorflow v1到v2的多版本安装。通过简便的安装脚本,用户可以快速部署和运行Tensorflow模型,实现高效的设备端推理。
presidio - 强大的文本和图像敏感数据识别与匿名化工具
GithubPII识别Presidio去识别化开源项目数据保护隐私保护
Presidio是一个功能强大的开源SDK,专门用于数据保护和PII去识别。它能够处理文本和图像,快速识别并匿名化敏感信息。该工具支持多种预定义和自定义识别器,可与外部模型集成,并提供灵活的部署选项。Presidio适用于各种自动化和半自动化的数据处理场景,帮助组织有效管理和保护敏感信息,提高数据治理能力。
tensorflow-speech-recognition - 开源TensorFlow中的语音识别示例
DeepSpeechGithubTensorflowWhisper开源项目深度学习语音识别
使用谷歌的TensorFlow框架进行语音识别,最初目标是为Linux系统创建独立的语音识别模型。尽管该项目现主要用于教学,开发者展示了使用开源数据和强大模型实现高效语音识别的潜力。推荐查看更新项目如Whisper和Mozilla的DeepSpeech,这两个项目在错误率方面的表现出色。该项目包含示例代码、依赖安装指导及功能扩展,如GPU上的WarpCTC和P2P学习模块。
DataProfiler - DataProfiler:自动化数据分析与敏感数据检测的Python库
DataProfilerGithubPython开源项目敏感数据检测数据分析数据概要
DataProfiler是一个Python库,用于简化数据分析、监控与敏感数据检测。通过单一命令加载数据并自动格式化为DataFrame,支持模式识别、统计分析及实体识别(PII/NPI)。带有预训练的深度学习模型,可高效识别敏感数据,并允许用户添加新的实体识别管道。支持CSV、AVRO、Parquet等多种数据格式,提供便捷的数据处理解决方案。
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