Qlib — платформа Microsoft для количественных исследований и машинного обучения в инвестиционных задачах.
Open Source: #machine-learning
Проекты каталога, отмеченные тегом #machine-learning. Теги работают как отдельные посадочные страницы, чтобы похожие инструменты было проще находить и связывать между собой.
В подборке 60 проектов с суммарным рейтингом 3,668,345 звёзд на GitHub. Основные языки: Python, Jupyter Notebook, C++.
Про машинное обучение
Классическое машинное обучение никуда не делось: за хайпом вокруг генеративных моделей по-прежнему стоят градиентный бустинг, кластеризация и проверенные временем пайплайны. Open source здесь — стандарт индустрии: почти всё, чем пользуются дата-сайентисты, открыто.
В подборке — библиотеки, курсы и инструменты: от учебных материалов с разбором алгоритмов до production-фреймворков. Хороший фильтр при выборе — звёзды и активность сообщества, оба показателя видны прямо в карточках.
Репозитории
Streamlit — Python-фреймворк для быстрых дата-приложений, дашбордов и интерфейсов к моделям.
Supervision — Python-библиотека Roboflow с переиспользуемыми инструментами для computer vision.
TensorFlow Examples — набор учебных примеров TensorFlow для начинающих.
Ray — Python-платформа для распределенных вычислений и масштабирования ML/AI-нагрузок.
Gradio — Python-библиотека для быстрых веб-интерфейсов к моделям, функциям и дата-приложениям.
DeepSpeed — библиотека Microsoft для оптимизации распределенного обучения и инференса больших моделей.
AiLearning — учебный репозиторий по анализу данных, машинному обучению и практическим задачам AI.
Dive into LLMs — практический учебный курс по большим языковым моделям.
ColossalAI — платформа для более дешевого и быстрого обучения больших AI-моделей.
Faiss — библиотека Meta для быстрого поиска похожих плотных векторов и кластеризации.