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tribuo

提供分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库

TribuoJava机器学习分类回归Github开源项目

Tribuo是一个用于分类、回归、聚类、异常检测和多标签分类的Java机器学习库。它提供加载、特征处理和数据转换的完整解决方案，并包括评估所有预测类型的类。Tribuo支持通过配置文件重复构建模型，并允许模型序列化以便跨平台部署。该库还集成了TensorFlow、ONNX和XGBoost等流行机器学习工具，并兼容多种Java平台版本。该项目由Oracle Labs领导，欢迎社区贡献。

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介绍相关项目
truss - 简便的AI/ML模型生产环境部署工具
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Truss是一个用于在生产环境中轻松打包和部署AI/ML模型的工具。它具有一次编写即可在任何地方运行的特性，确保开发和生产环境的一致性。支持所有主流的Python框架，如transformers、diffusers、PyTorch和TensorFlow等，并包含快速开发反馈机制。Truss由Baseten维护，提供便捷的云端部署，通过Baseten的API密钥即可轻松实现远程部署。
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MLJ.jl是Julia语言生态系统中的机器学习工具箱，集成了约200个机器学习模型，提供统一接口和元算法。支持模型选择、调优、评估和组合等功能，适用于机器学习研究和应用。该项目由Alan Turing研究所发起，获得新西兰战略科学投资基金资助，为用户提供完善的文档和贡献指南。
ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合
Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目
此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。
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。
tfx - 基于TensorFlow的生产级机器学习流水线平台
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TFX是Google开发的基于TensorFlow的生产级机器学习平台，提供配置框架来搭建多个TFX组件的机器学习流水线。该流水线可以用Apache Airflow和Kubeflow Pipelines进行编排，组件和编排系统都可扩展，支持ML Metadata后端来实现实验追踪和模型热启动等高级功能。TFX适用于Python 3.9至3.10，兼容多种主要依赖库。
typedb-ml - 提高TypeDB数据处理的图算法和机器学习工具
GithubGraph Neural NetworksNetworkXPyTorch GeometricTypeDBTypeDB-ML开源项目
TypeDB-ML 提供了一套实现图算法和机器学习的工具，兼容 NetworkX 和 PyTorch Geometric，可以对 TypeDB 数据进行查询、构建和处理，支持图神经网络的构建和预测。用户可以轻松安装这些工具，并可通过 TypeDB-ML Discord 频道或 Vaticle 讨论论坛获取更多支持和最新资讯。
Data-science - 数据科学项目的综合资源库和实践指南
GitHubGithubMLOpsPython开源项目数据科学机器学习
Data-science项目汇集了丰富的数据科学资源，涵盖MLOps、数据管理、测试和生产力工具等领域。通过文章、代码和视频教程，该项目全面展示了数据科学工作流程，从项目管理到部署。它为数据科学家和机器学习工程师提供了提高效率、构建可靠项目的实用指南。
similarity - 用于度量学习的库，支持自监督和对比学习
GithubTensorFlow Similarity对比学习度量学习开源项目相似性学习自监督学习
TensorFlow Similarity 是一个用于度量学习的库，支持自监督和对比学习。该库提供先进的算法，可用于研究、训练、评估和部署基于相似性和对比的模型，包含模型、损失函数、指标、采样器、可视化工具和索引子系统。最新版本支持分布式训练，增加了多模态嵌入和新的检索指标。可在未标记数据上进行预训练以提高准确性，或构建模型找到并聚类相似示例。了解更多请查看文档和示例。
libai - 支持多种并行训练的大规模模型训练工具
CV任务GithubLiBaiNLP任务OneFlow开源项目模型训练
LiBai是基于OneFlow的大规模开源模型训练工具，支持数据并行、张量并行和流水线并行等多种训练组件。提供分布式训练、混合精度训练、激活检查点等多种技术，适用于计算机视觉和自然语言处理任务。LiBai易于使用，模块化设计便于研究项目的搭建，同时具备高效性能，支持CIFAR、ImageNet和BERT等数据集的处理。
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