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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。

cloud - 帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优的API
GithubGoogle Cloud PlatformKerasTensorFlow Cloud分布式开源项目训练
TensorFlow Cloud提供API,帮助开发者从本地开发和调试轻松过渡到在Google云平台上进行分布式训练和调优。支持多种分布式策略和集群配置,实现模型的高效扩展和部署。
deeplearning-tensorflow2-notebooks - 深度学习实践资源库,基于TensorFlow 2和Keras
GithubKerasTensorFlowreceptive field可视化开源项目深度学习
deeplearning-tensorflow2-notebooks是一个开源的深度学习资源库,基于TensorFlow 2和Keras构建。项目包含多个Jupyter笔记本,涵盖深度学习的基础和高级主题。特色内容包括感受野的计算和可视化,有助于理解深度学习模型的内部机制。这个资源库适合各层次的学习者,提供了实践性的学习材料。项目同时提供波斯语支持,增加了其国际化特性。
hivemind - 去中心化的分布式深度学习PyTorch库
GithubHivemindPyTorch分布式训练开源项目深度学习神经网络
Hivemind是一个基于PyTorch的去中心化深度学习库,旨在通过多台分布在不同地点的计算机共同训练大型模型。主要特点包括去中心化的分布式训练、容错反向传播、参数去中心化平均以及支持任意大小的神经网络训练。Hivemind兼容Linux、macOS和Windows系统,可通过pip或源码进行安装,并提供PyTorch Lightning集成及详尽的使用文档和示例。
SDV - 使用机器学习生成高质量合成数据,提高隐私保护
GithubPythonSDVSynthetic Data Vault开源项目数据生成机器学习
SDV利用多种机器学习算法,提供生成表格合成数据的解决方案。主要功能包括生成单表、多表和序列数据,支持数据预处理、匿名化和逻辑约束定义。此外,SDV还提供数据评估和可视化工具,比较合成数据与真实数据,并生成质量报告。适合初学者和资深数据科学家,满足多样化需求。
BMW-TensorFlow-Training-GUI - 简化TensorFlow 2模型训练的工具
Deep LearningDockerGPUGithubTensorBoardTensorflow开源项目
此开源项目提供用户轻松开始TensorFlow 2深度学习模型训练的工具。用户仅需提供标注数据集,并通过TensorBoard监控训练过程。项目支持内置推理REST API,CUDA 11以及多GPU训练,推荐在Ubuntu 18.04和Google Chrome浏览器环境下使用。
practical-machine-learning-with-python - 实际应用中的机器学习与深度学习指南
GithubPractical Machine Learning with PythonPython开源项目数据科学机器学习深度学习
通过结构化的三层方法和实际案例,本书帮助读者掌握机器学习和深度学习技能。内容涵盖scikit-learn、pandas、tensorflow等工具,提供数据处理、特征工程、建模和部署的详细指导,以及多个跨行业的案例研究,支持独立完成端到端的机器学习项目。
mdeberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2 - 高精度多语言个人隐私信息识别与掩码处理模型
GithubHuggingfacePII屏蔽mdeberta-v3-base人工智能开源项目数据隐私模型自然语言处理
mdeberta-v3-base_finetuned_ai4privacy_v2是一个基于microsoft/mdeberta-v3-base微调的多语言个人隐私信息识别模型。该模型支持英语、德语、法语和意大利语处理,在评估集上表现出色,整体准确率达98.96%,F1值为0.9683。它可识别和处理信用卡号码、电子邮件、密码、地址等多种类型的个人敏感信息。模型适用于个人用户和小型企业的隐私保护需求,大型商业机构则需获取专门许可证。
machine-learning - 机器学习与数据科学教程,深度学习、模型部署与强化学习
Githubmachine-learning开源项目强化学习时间序列模型部署深度学习
本项目持续更新,介绍了数据科学和机器学习各个主题。内容涵盖深度学习、模型部署、运筹学和强化学习等,提供Jupyter Notebook格式教程,结合Python科学栈(如numpy、pandas)和开源库(如scikit-learn、TensorFlow、PyTorch)进行教学示范,平衡数学符号与实际应用。
csprng - PyTorch加密与随机数生成扩展库
AESCSPRNGGithubPyTorch加密开源项目随机数生成
torchcsprng是PyTorch的C++/CUDA扩展库,提供AES 128位加密/解密和密码学安全的伪随机数生成功能。该库支持CPU和GPU并行运算,适用于要求高安全性和高性能的机器学习项目。它兼容多个Python和CUDA版本,可通过conda或pip安装。torchcsprng支持多种随机数分布,为PyTorch用户提供了强大的加密和随机数生成工具。
private-detector - 开源的不雅图像识别器
BumbleEfficientnet-v2GithubPrivate Detector开源模型开源项目识别淫秽图片
Private Detector™是一个由Bumble推出的开源图像分类器,能够识别不雅图像。基于Efficientnet-v2模型并使用内部数据集进行训练,用户可以下载预训练模型并进行微调。项目提供详细的推理示例和训练指南,帮助开发者通过Python脚本轻松配置和使用。Private Detector™旨在提升互联网安全性,特别为保护女性免受不雅图像困扰。
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