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数据科学Python笔记：深度学习（TensorFlow、Theano、Caffe、Keras）、scikit-learn、Kaggle、大数据（Spark、Hadoop MapReduce、HDFS）、matplotlib、pandas、NumPy、SciPy、Python基础、AWS和各种命令行工具。

与你的数据库或数据湖（SQL、CSV、Parquet）对话。PandasAI 使用大型语言模型 (LLM) 和检索增强生成 (RAG) 技术，让数据分析像日常对话一样简单。

最大的机器学习模型即用型数据集中心，提供快速、易用且高效的数据处理工具

一个基于Python的开源量化交易系统，涵盖股票、期权、期货和比特币交易，并运用机器学习技术，构建完整的量化投资架构。

这份人工智能学习路线图，汇集近200个实战案例和项目，并免费提供配套教材，即使零基础也能轻松入门，最终目标是就业实战！涵盖Python编程、数学基础、机器学习、数据分析、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等热门领域，以及PyTorch、TensorFlow、Caffe、Keras等常用框架和Numpy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等数据科学工具包。

开源机器学习课程

Evidently是一个开源的机器学习（ML）和大型语言模型（LLM）可观测性框架。它可以评估、测试和监控任何人工智能系统或数据管道，从表格数据到生成式AI，提供100多种指标。

统计机器智能与学习引擎

一款用Rust语言实现的现代列式数据格式，专为机器学习(ML)和大型语言模型(LLMs)设计。只需两行代码即可从Parquet格式转换，实现100倍更快的随机访问、向量索引和数据版本控制。兼容Pandas、DuckDB、Polars、Pyarrow和PyTorch，并即将支持更多集成。

一个包含30多个笔记，涵盖机器学习不同概念、算法和技术的综合性资源库。

使用 PyTorch 进行时间序列预测

适用于英伟达 Jetson 和 JetPack-L4T 的机器学习容器

Deepchecks：持续验证机器学习模型和数据的测试工具。Deepchecks 是一款全面的开源解决方案，满足您所有 AI 和 ML 验证需求，使您能够从研究到生产阶段彻底测试数据和模型。

一份不断扩展的深度学习/人工智能和机器学习教程的全面列表，涵盖AI/深度学习/机器视觉/自然语言处理以及气候/能源、汽车、零售、制药、医疗、卫生保健、政策、伦理等特定行业领域。

A collection of scientific methods, processes, algorithms, and systems to build stories & models.

一套用于构建故事和模型的科学方法、流程、算法和系统。

涵盖各种机器学习技术的实践和教程式笔记本

基于现代 C++、原生类型和连续内存存储的 C++ DataFrame，用于统计、金融和机器学习分析

帮助你更快编写代码的Jupyter扩展：上下文感知AI聊天、自动完成和电子表格

通过利用广受欢迎的Python机器学习生态系统，掌握识别和解决复杂现实世界问题的机器学习和深度学习所需的关键技能。