SDV

使用机器学习生成高质量合成数据，提高隐私保护

Synthetic Data Vault SDV Python 机器学习数据生成 Github 开源项目

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。

文档

Open Data Science - 打造全球数据科学和人工智能专业人士交流学习的开放社区

AI工具Open Data Science人工智能数据科学机器学习社区平台

Open Data Science汇聚全球数据科学和人工智能专业人士，提供丰富的学习资源和交流机会。平台涵盖课程、竞赛、项目等多样化内容，用户可参与数据比赛、黑客马拉松等活动，加入各类专题讨论组。作为数据科学领域的重要社区，该平台致力于推动开源合作和知识共享，为从业者提供学习成长和职业发展的机会。

upgini - 免费且低代码的自动化数据丰富工具

GithubUpgini外部数据开源项目数据增强机器学习特征生成

提供免费且低代码的自动化数据丰富工具，帮助机器学习和AI模型从众多公开、社区和高质量外部数据源中轻松查找并添加相关特征。通过大语言模型（LLM）、GraphNN和循环神经网络（RNN）等技术优化数据源，提高模型精度。Upgini简化了特征搜索与丰富过程，支持多种监督学习任务，包括二分类、多分类、回归和时间序列预测，确保外部数据在机器学习流程中的稳定性。

applied-ml - 精选数据科学与机器学习应用案例研究和博客

Github开源项目推荐系统数据工程数据质量机器学习特征存储

通过精选的论文、文章和博客，学习企业如何实施数据科学与机器学习项目。了解不同公司对问题的定义、所采用的机器学习技术、背后的科学原理，以及所取得的商业成果，以便更好地评估投资回报。同时还包括最新的机器学习研究进展和实用指南。

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。

MVDream - 多视角扩散模型实现高质量3D内容生成

3D生成AI视觉GithubMVDream多视角扩散模型开源项目深度学习

MVDream是一个开源的多视角扩散模型项目，用于3D内容生成。项目在GitHub上提供两个代码仓库：多视角扩散模型（https://github.com/bytedance/MVDream）和集成SDS技术的3D生成（https://github.com/bytedance/MVDream-threestudio）。由字节跳动研究团队开发，为计算机视觉和3D生成领域提供新的工具和方法。

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。

DeepBI - 多数据源支持的AI数据分析平台，实现数据查询与可视化

DeepBIGithub人工智能多平台支持开源项目数据分析平台数据可视化

DeepBI是一款AI驱动的数据分析平台，利用大语言模型进行数据探索、查询、可视化和共享。平台支持对话获取数据结果，生成持久化查询与可视化，兼容MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks等多种数据源，并支持Windows、Linux、Mac等操作系统。

DeepLearningProject - 全面教程涵盖数据集创建与深度学习

GithubHarvard UniversityPyTorchPython开源项目机器学习深度学习

本教程详细介绍了从创建自定义数据集到应用传统和深度学习算法的完整机器学习管道。基于哈佛大学高级数据科学课程项目，内容更新为PyTorch版本，适合希望深入理解和实践机器学习的用户。

distill-sd - 更小更快速的Stable Diffusion模型，依靠知识蒸馏实现高质量图像生成

GithubStable Diffusion开源项目模型压缩神经网络训练细节预训练检查点

基于知识蒸馏技术开发的小型高速Stable Diffusion模型。这些模型保留了完整版本的图像质量，同时大幅减小了体积和提升了速度。文档详细介绍了数据下载脚本、U-net训练方法和模型参数设置，还支持LoRA训练及从检查点恢复。提供清晰的使用指南和预训练模型，适配快速高效图像生成需求。

arx - 功能强大的开源数据匿名化软件

ARXGithub开源软件开源项目数据匿名化数据变换隐私保护

ARX是一款开源的数据匿名化软件，专门用于保护敏感个人信息。它具有高可扩展性和易用性，集成了多种数据匿名化功能。ARX支持基于效用的匿名化、多种隐私模型、数据转换方法，以及数据效用和再识别风险分析。这款软件可在普通硬件上处理大型数据集，并提供跨平台的图形用户界面。ARX适用于需要进行数据隐私保护的各种场景。

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