Вы используете устаревший браузер. Этот и другие сайты могут отображаться в нём некорректно. Вам необходимо обновить браузер или попробовать использовать другой.
Руководство для начинающих по машинному обучению и структуре Data Science
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — метрические алгоритмы обучения в Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — обобщенные аддитивные модели в Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека обнаружения и корреляции аномалий.
Автоматизация машинного обучения
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — инструмент автоматизированного машинного обучения, который оптимизирует конвейеры с использованием генетического программирования;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — автоматизированный инструментарий машинного обучения и замены оценки scikit-learn;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — мощная библиотека Python для автоматизированного машинного обучения.
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — высокоуровневый API нейронных сетей, написанный на Python и способный работать поверх TensorFlow, CNTK или Theano;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — это библиотека Python, которая позволяет определять, оптимизировать и оценивать математические выражения;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — легкая библиотека для построения и обучения нейронных сетей;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека нейронных сетей, совместимая с scikit-learn;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — фреймворк Theano для построения и обучения нейронных сетей;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — Microsoft Cognitive Toolkit, набор инструментов для глубокого изучения с открытым исходным кодом.
Chainer
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — гибкая структура для нейронных сетей;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека для глубокого обучения, построенная на базе Chainer;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека для глубокого обучения компьютерному зрению;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — масштабируемое распределенное глубокое обучение с Chainer;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — scikit-learn, как интерфейс к цепочке.
Другие
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — эталонная платформа глубокого обучения Intel Nervana, обеспечивающая наилучшую производительность на всех аппаратных средствах;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — отладочные производные от источника к источнику в чистом Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — эффективное вычисление производных кода NumPy;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — пакет Python для байесовского машинного обучения с scikit-learn API
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — вероятностная структура программирования, которая облегчает выбор объективной модели с изменяющимся во времени параметром;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека временных рядов с открытым исходным кодом для Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оценка общих графических моделей;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека python для работы с вероятностными графическими моделями;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — контролируемая предметно-независимая структура прогнозирования для вероятностного моделирования;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — базовая структура TensorFlow для байесовского глубокого обучения и приближения гауссовского процесса;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — вероятностное программирование и статистический вывод в PyTorch;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — байесовские методы глубокого обучения с вариационным выводом для PyTorch;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — набор инструментов для выборки ансамбля Python для аффинно-инвариантной MCMC;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека для скрытых полумарковских моделей с явными длительностями;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — конфигурация последовательного алгоритма на основе модели;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — библиотека, содержащая различные оптимизаторы для настройки гиперпараметров;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оптимизация распределенного асинхронного гиперпараметра в Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оптимизация гиперпараметров для sklearn;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — эволюционные алгоритмы вместо gridsearch в scikit-learn;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оболочки SigOpt для методов scikit-learn;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — Python для глобальной оптимизации с использованием гауссовских процессов;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — безопасная байесовская оптимизация;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — последовательная оптимизация на основе модели с scipy.optimize интерфейсом;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — комплексная среда безградиентной оптимизации, написанная на Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — исследовательский инструментарий для оптимизации роя частиц в Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — бесплатная библиотека Python с открытым исходным кодом для многоцелевой оптимизации;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — байесовская оптимизация с использованием GPflow;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оптимальная транспортная библиотека Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — оптимизация гиперпараметров для моделей Keras.
Обработка естественного языка
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — модули, наборы данных и учебные пособия, поддерживающие исследования и разработки в области обработки естественного языка;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — инструментарий классического языка;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — инструментарий обработки естественного языка;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — польский морфологический анализатор;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — чистая Python-реализация интерфейсов Apache Spark RDD и DStream;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — pyspark метод для повышения производительности труда разработчиков;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — помогает вам удобно работать со случайными или последовательными пакетами ваших данных и определять их обработку;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — пакет, который максимально быстро применяет любую функцию к кадру данных или серии Pandas.
Статистика
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — статистическое моделирование и эконометрика в Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — упаковщик StockDataFrame на основе pandas.DataFrame;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — простые статистические функции, реализованные в удобочитаемом Python;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — утилита на основе Pandas для расчета средневзвешенных значений, медиан, распределений, стандартных отклонений и т.д.;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — попарные множественные сравнения пост-специальные тесты;
Для просмотра ссылки ВойдиилиЗарегистрируйся — обеспечивает реализацию Python механизма статистического вывода.