BlocklyML

旨在简化Python和机器学习的实现的无代码训练平台

BlocklyML Machine Learning Python No Code Iris Dataset Github 开源项目

BlocklyML是一个无代码训练平台，旨在简化Python和机器学习的实现。基于Blockly项目开发，专为机器学习和数据分析场景优化。用户可以快速通过示例布局上手，并利用UI功能，例如下载代码和查看数据框，适合新手和非编程背景用户使用。

traceml - 机器学习数据追踪与可视化工具，支持多种深度学习框架

GithubPolyaxonTraceML开源项目数据追踪机器学习深度学习

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。

LLMApi - 快速部署AI微服务的无代码LLM API平台

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LLMApi是一个无代码平台，专门用于快速将大语言模型（LLM）创意转化为生产级API。该平台支持在5分钟内部署AI微服务，显著提升机器学习团队的数据产品交付效率。LLMApi能将CSV文件直接转换为LLM API，简化AI功能的实现和部署过程。这个平台优化AI开发流程，加速创意到产品的转化，无需编码即可完成。

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

AIDEGithubPython开源项目数据科学机器学习解决方案生成

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。

MachineLearningWithMe - 全面深入的机器学习算法实践教程

Github人工智能开源项目数据分析机器学习模型算法

MachineLearningWithMe是一个系统化的机器学习教程项目，内容涵盖从环境配置到高级算法的多个方面。项目详细讲解并实现了线性回归、逻辑回归、K近邻、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、聚类和降维等核心算法。特别强调动手实践，指导读者从零开始实现各类算法，并提供泰坦尼克号生还预测等实际案例。此外还包括模型评估、特征工程和集成学习等进阶内容，适合初学到中级水平的学习者深入探索机器学习领域。

Lycee AI - 全面的AI教育与应用开发学习平台

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Lycee AI作为在线人工智能教育平台，提供从入门到高级的全面AI课程。课程内容包括生成式AI、DSPy编程和LangChain应用等热门主题。平台设计注重实践，通过项目式学习帮助学员掌握AI技术并应用于实际工作。Lycee AI的课程体系覆盖AI领域多个方面，适合个人学习者和企业团队提升AI能力，增强在快速发展的AI行业中的竞争力。

kubeflow - 简单、可移植且可扩展的Kubernetes上的AI/ML平台

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Kubeflow项目专注于在Kubernetes上简化、可移植且可扩展的AI/ML解决方案。它包含多个开源组件，支持机器学习生命周期的各个阶段，如模型服务、实验管理和数据流水线等。提供丰富的官方文档和社区支持，用户可以通过GitHub获取详细信息和技术支持，这是构建AI/ML应用的理想工具。

labml - 通过手机监控深度学习模型训练和硬件使用情况

GithubLabML开源开源项目模型训练深度学习硬件监控

提供通过移动设备和电脑实时监控深度学习模型训练和硬件使用的开源解决方案。集成简单，支持自定义可视化，记录详细实验信息，包括Git提交、配置和超参数。支持多人分布式训练和易于安装的实验服务器，方便用户全程跟踪训练进展。

geospatial-ml - 简化地理空间分析和机器学习包的安装流程

GithubPython包geospatial-ml地理空间分析开源软件开源项目机器学习

geospatial-ml是一个开源Python工具，通过单一命令简化地理空间分析和机器学习包的安装过程。这个项目为研究人员、数据科学家和GIS专业人士提供了一种高效设置地理空间数据科学环境的方法。它优化了工作流程，提升了效率，并保证了环境的一致性。geospatial-ml支持多种常用地理空间分析和机器学习库，使用户能够快速搭建完整的分析环境。该项目采用MIT许可证，并提供完整的在线文档。

Blog - 全面涵盖深度学习与机器学习的教程项目

GithubPython人工智能开源项目机器学习深度学习算法

本项目汇集了深度学习和机器学习领域的系列教程与代码实现。内容覆盖从基础到高级的多个主题,包括神经网络、CNN、RNN、NLP等深度学习技术,以及特征工程、模型评估、异常检测等机器学习方法。每个主题均配有详细解析和Python代码,为AI学习和实践提供了丰富资源。

NextBrain AI - 提供企业级无代码机器学习平台

AIAI工具NextBrain商业智能数据分析机器学习

NextBrain AI是一个企业级无代码机器学习平台，提供从数据预处理到模型训练和预测的完整服务。平台整合了ChatGPT等先进的生成式AI技术，实现了自然语言与数据的交互，有助于挖掘潜在的商业价值。其高效精准的特点使其在营销分析、健康预测等领域表现出色，为企业提供了一种无需编程即可充分运用AI技术的解决方案。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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