#数据预处理

探索100天机器学习代码项目，该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习，如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。

Bert-VITS2-ext 专注于TTS及声音识别的创新应用，实现声音到脸部表情的同步生成。该技术结合VITS，支持多语言，适用于复杂交互场景，为动画与虚拟互动领域开辟新可能。

NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。

Lite Transformer是一种结合长短期注意力机制的高效Transformer模型。它基于PyTorch开发，支持多种数据集的下载和预处理，能够在NVIDIA GPU上高效运行。模型在多个大型数据集上表现优异，并支持分布式训练和预训练模型下载。

Kss提供多种韩语字符串处理功能，适用于自然语言处理、数据预处理和数据分析等领域。工具设计简洁易用，支持分词、关键词提取、拼音转换等模块，用户可通过简单代码调用实现复杂字符串操作。Python、Java等多种编程语言兼容性强，并支持良好的向后兼容。

LLamaTuner是一款高效、灵活且功能全面的大语言模型微调工具。支持在几乎所有GPU上进行大语言模型的预训练和微调，包括单个8GB GPU上微调7B LLM和超过70B模型的多节点微调。自动调度高性能算子如FlashAttention和Triton内核，兼容DeepSpeed以提升训练吞吐量。支持多种LLM和VLM，以及QLoRA和LoRA等多种训练算法，提供连续预训练、指令微调和代理微调等功能，还能与大型模型进行对话。

tslearn是一个开源的Python库，专注于时间序列分析和机器学习。它提供数据预处理、分类、聚类、回归和多种距离度量方法。支持可变长度时间序列，兼容scikit-learn，包含UCR数据集和数据生成器。tslearn适用于需要进行时间序列分析的数据科学工作，支持超参数调优和管道等功能，为研究和实践提供全面工具支持。

本项目是基于Andrej Karpathy代码的GPT-2开源实现。通过详细注释解释模型架构和训练过程，包含核心文件如模型结构、训练循环和数据预处理。计划添加KV-Cache、RoPE等功能。虽然Hellaswag测试性能略低，但为学习大型语言模型提供了重要资源。项目展示了模型训练过程中的各种考虑因素，如权重初始化、学习率调整等技术细节。

NVTabular是NVIDIA Merlin框架的组件，用于处理TB级数据集和训练深度学习推荐系统。该库利用GPU加速计算，提供高级抽象以简化代码。它可处理超出内存限制的大规模数据集，使数据科学家专注于数据操作，快速准备实验数据，并加速生产模型的数据转换过程。

RePlay是一个覆盖推荐系统全生命周期的开发评估框架。它集成了数据预处理、模型构建、参数优化、性能评估和模型集成等功能。该框架支持CPU、GPU等多种硬件，并可与PySpark结合实现分布式计算。RePlay能帮助开发者顺利将推荐系统从离线实验转到在线生产环境，提升系统的可扩展性和适应性。

Pix2Struct是一个基于截图解析的视觉语言预训练模型。该模型可处理图像描述、图表问答和界面元素理解等多种任务。项目提供预训练的Base和Large模型检查点,以及9个下游任务的微调代码。Pix2Struct在多个视觉语言任务中表现优异,为相关研究提供了有力支持。

Temporian是一个专注于时间序列分析和数据预处理的Python库。它支持多种时间数据类型，包括多变量时间序列、事件日志和跨源事件流。经过优化，Temporian在处理时间数据时的效率可达常规库的1000倍。此外，它还提供了防止数据泄露的功能，并能与现有机器学习生态系统无缝集成，为时间数据处理提供了高效可靠的解决方案。

100DaysofMLCode是一个为期100天的机器学习编程挑战项目，涵盖数据预处理、回归、分类、聚类、强化学习、自然语言处理和深度学习等主题。项目提供代码示例和日志记录，适合不同水平的开发者学习和实践机器学习技术。作为开源项目，它欢迎社区贡献。

Retentioneering是一个专门用于分析点击流、用户路径和事件日志的Python库。该工具提供预处理模块和路径分析功能，支持数据分析师、营销人员和产品经理深入洞察用户行为，进行用户分群，并形成关于留存和流失的假设。通过构建行为分群，Retentioneering能够突出显示影响转化率、留存率和收入的用户行为模式，为产品质量提升提供数据支持。

该项目汇集了机器学习和模式分类领域的全面资源。内容包括教程、示例代码、数据集、工具和技术说明等。涵盖数据预处理、特征选择、多种算法实现等方面。还提供数据可视化案例、统计模式分类研究、相关书籍和讲座资料。适合学习和应用机器学习技术的研究者和从业者参考使用。

本文记录了CAIL2019法律智能挑战赛的参赛历程。从基础BERT模型出发，逐步优化YES/NO问题和未知答案处理策略，最终发展为多任务学习的端到端模型。文章分析了数据集特点、模型迭代过程和技术难点，展示了AI竞赛中如何通过持续改进提升模型效果。

该开源项目提供多种机器学习算法的纯Python实现，包括线性回归、决策树和k-means聚类等。项目注重展示算法底层结构，而非追求最高效率。另外还包含数据预处理教程，涵盖图像和数值/分类数据集处理。代码支持在线运行，便于快速实验。作为机器学习入门资源，适合想深入理解算法原理的学习者。

video2dataset是一个开源工具，用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统，可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成，适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。

BlobCity AutoAI是一个自动化AI/ML模型训练框架，适用于分类和回归问题。该框架集成了特征选择、模型搜索、训练和超参数调优功能，并能生成高质量模型代码。AutoAI支持多种数据输入格式，提供内置预处理、模型评估和可视化工具，简化了AI开发流程。目前该项目处于beta版本，正在持续开发完善中。

vit-face-expression模型采用Vision Transformer架构，通过FER2013数据集微调，实现了七种基本面部表情的识别。该模型可分析愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中性表情，在测试集上达到71.16%的准确率。这一开源项目为面部情绪分析领域提供了新的解决方案。

巴伐利亚州立图书馆MDZ团队开发的德语BERT模型，基于维基百科、EU图书和开放字幕等数据集训练，数据规模达16GB、23亿tokens。模型提供大小写敏感和不敏感两个版本，原生支持Transformers库，预训练序列长度512。经实测在命名实体识别、词性标注等任务中表现优异，可广泛应用于德语NLP领域。

该开源项目基于ETRI-et5模型，为韩语口语拼写问题提供解决方案。通过特定数据集的微调，该工具能够高效自动纠正拼写错误，从而提高文本准确性。数据预处理涵盖去除标点符号和短句以及过筛含标签词汇，以提升纠正性能。用户可轻松输入文本并获取优化结果，适合大量文本处理需求。

该模型在经过5800万推文数据训练后基于原始RoBERTa基础模型优化，旨在提高其对Twitter数据的自然语言处理性能。用户可通过TweetEval官方仓库评估该模型，示例功能包括文本预处理、掩码语言模型、推文嵌入及特征提取，适用于情感分析及文本相似度判定等用途。