Advances-in-Label-Noise-Learning

标签噪声学习最新研究进展与实践技术

这个项目全面总结了标签噪声学习领域的最新研究成果,包括论文、代码、软件工具、竞赛和教程等资源。它涵盖了群体分布鲁棒性、标签分布偏移等热点问题,并提供了真实噪声数据集和模拟框架。对于从事标签噪声学习研究的学者和工程师来说,这是一个非常有价值的知识库。

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介绍相关项目

offensive-ai-compilation - 对抗性机器学习资源汇编攻防策略全面解析

GithubOffensive AI对抗性机器学习开源项目攻击类型模型漏洞防御措施

该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。

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。

LLM4Annotation - 大型语言模型在数据标注中的应用及研究进展

Github大语言模型少样本学习开源项目提示工程数据标注知识蒸馏

LLM4Annotation项目概述了大型语言模型在数据标注领域的应用研究。该项目涵盖LLM标注方法、质量评估及学习利用等方面，探讨了LLM提升数据标注效率和质量的潜力。这份综述为相关研究人员提供了系统性参考，展示了LLM在数据标注领域的最新进展。

machine-learning - 机器学习入门,掌握Python与数据分析

GithubMachine LearningPython开源项目数据分析深度学习统计

这个开源项目旨在帮助自学者系统地学习机器学习。内容涵盖Python基础、数据分析、数据可视化、数学和统计，以及机器学习和深度学习的多个在线课程和教程。通过推荐的YouTube视频、Coursera课程和开源项目，提供从基础到高级的学习资源，帮助学习者提升编程与数据分析能力，并逐步进入机器学习和深度学习的领域。

data-centric-AI - 数据工程革新人工智能的新兴领域

AI系统Data-centric AIGithub开源项目数据工程数据质量机器学习

Data-centric AI是一个新兴领域，注重通过改善数据质量和数量来提升AI系统性能。这个项目整理了Data-centric AI的全面资源，包含论文、代码和教程等。内容涵盖训练数据开发、推理数据开发和数据维护三大方面，为研究人员和开发者提供了深入了解和应用Data-centric AI概念与技术的宝贵参考。

label-studio - 多功能开源数据标注工具，支持多种数据类型及模型集成

Docker安装GithubLabel Studio多用户标注开源数据标注开源项目机器学习模型

Label Studio 是开源的数据标注工具，支持音频、文本、图像、视频和时间序列等多种数据类型。用户通过直观的 UI 进行数据标注，并导出多种模型格式。它还提供多用户标注、项目管理、机器学习模型集成及定制化标签格式功能，适用于高精度机器学习模型的构建和优化。

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。

data_management_LLM - 大型语言模型训练数据管理资源汇总

Github大语言模型开源项目数据质量监督微调训练数据管理预训练

该项目汇总了大型语言模型训练数据管理的相关资源。内容涵盖预训练和监督微调阶段，探讨领域组成、数据数量和质量等关键方面。项目还收录了数据去重、毒性过滤等技术，以及不同因素间的关系研究。这些资源为优化LLM训练数据管理提供了全面参考。

machine_learning_complete - 机器学习综合教程，涵盖数据处理至深度学习全流程

Github人工智能开源项目数据分析数据可视化机器学习深度学习

machine_learning_complete是一个全面的机器学习资源库，包含35个详细的笔记本教程，覆盖了从Python编程到数据分析、机器学习和深度学习的全面技能。项目自2021年起不断更新，加入了最新的MLOps指南，适合各级别学者和开发人员。

awesome-machine-learning-interpretability - 负责任机器学习资源综合指南

Github人工智能开源项目机器学习模型治理解释性责任AI

此项目整理了全面的负责任机器学习资源,包括社区和官方指导、教育资源、技术工具等。涵盖解释性、公平性、隐私保护等主题的框架、数据集、书籍、课程。为负责任AI的研究和开发提供宝贵参考。项目保持更新,鼓励社区贡献,致力于推动机器学习的负责任发展。

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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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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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