"데이터 과학" 태그별 라이브러리
webxr-threejs-midi-visualizer
Three.js 및 Tone.js로 구축된 증강 현실 MIDI 데이터 시각화 WebXR. 동영상 참조: https://youtu.be/lIecCGtbqSM.
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- JavaScript
flight-delay-notebooks
Elyra, IBM Data Asset Exchange, Kubeflow Pipelines 및 KFServing을 사용하여 비행 지연 및 날씨 데이터를 분석합니다.
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
analysis-pipelines
Project CRANE(Crisis Racism and Narrative Evaluation)은 최신 텍스트 분석 알고리즘을 사용하여 특정 사건이 온라인 증오심 표현과 인종차별적 내러티브에 어떤 영향을 미치는지 연구하고자 하는 연구원과 반인종차별 단체를 지원하는 것을 목표로 합니다. CRANE Toolbox는 Python 패키지입니다. 일단 설치되면 CRANE의 도구는 사용자가 Python 프로그램에서 또는 터미널을 통해 직접 사용할 수 있는 기능으로 사용할 수 있습니다. CRANE은 기본 프로그래밍은 있지만 기계 학습 기술은 없는 사용자를 대상으로 합니다.
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- Python
- GNU Affero General Public License v3.0
TableIO.jl
테이블 형식 데이터를 읽고 쓰기 위한 글루 패키지입니다. 여러 소스에서 테이블 형식 데이터를 읽고 쓰기 위한 균일한 API를 제공하는 것을 목표로 합니다.
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- Julia
- MIT
YPDL-SentimentAnalysis-LR
딥 러닝은 기계 학습의 하위 집합이지만 딥 러닝의 예측 방법론은 다르며 인간의 두뇌가 신경 경로를 사용하여 정보를 처리하고 학습하는 방식과 유사하게 작동합니다. 이 워크샵에서는 딥 러닝, 신경망의 구성 요소 및 작동 방식에 대해 배웁니다. 1계층 신경망만 있는 단순하고 기본적인 신경망 분류 알고리즘인 로지스틱 회귀부터 시작하겠습니다. 이들은 첫 번째 se를 위한 리소스입니다.
eip1559_analysis
채굴자에 대한 EIP-1559의 경제적 영향을 추정할 수 있습니까? 이 리포지토리는 Ethereum 과거 데이터를 사용하여 거래 수수료에서 발생하는 채굴자의 수익 손실을 추정하려고 합니다.
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- Jupyter Notebook
- MIT
nlphose
간단한 명령줄 도구 세트를 사용하여 정적 파일 또는 스트리밍 텍스트를 처리하기 위한 복잡한 NLP 파이프라인을 몇 초 만에 생성할 수 있습니다. 터미널에서 단일 명령을 실행하여 NER, 감정 분석, 청킹, 언어 식별, Q&A, 제로 샷 분류 등과 같은 텍스트에 대한 여러 작업을 수행합니다. 낮은 코드 또는 코드 없는 자연어 처리 솔루션으로 사용할 수 있습니다. Kubernetes 및 PySpark에서도 작동합니다!.
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- Jupyter Notebook
- Apache License 2.0
AI-Hacktoberfest
인공 지능/머신 러닝을 위한 Hacktoberfest Challenge에 오신 것을 환영합니다! 오늘 우리는 다양한 매개 변수가 주어진 산불 지역을 예측하는 당신의 기술을 평가할 것입니다!.
MTGO-Tracker
MTGO-Tracker는 Magic: the Gathering Online의 원시 데이터를 처리하는 데 사용되는 분석 도구입니다. 플레이어는 온라인 플레이 중에 생성된 로그 파일을 가져오고 구문 분석하고 결과 정보를 자체 분석을 위해 로컬 데이터베이스에 저장할 수 있습니다.
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- Python
NBA-attendance-prediction
기계 학습을 사용하는 NBA 게임의 출석 예측 도구입니다. 데이터 수집에서 예측까지 Python으로 구현된 전체 파이프라인. 테스트 세트에서 약 800명(약 5% 용량)의 평균 절대 오류를 달성했습니다.
apple-appstore-apps
Apple AppStore 앱 데이터 세트. (120만 앱 데이터) 및 21개의 속성.
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- /DEVs
- GNU General Public License v3.0
streetdensityai
이 YoloV5 기반 모델은 사람과 다양한 유형의 육상 차량을 감지하고 좌표 및 감지된 라벨에 따라 맞춤 지도에 밀도를 표시하는 데 적합합니다.
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- Python
- MIT
