非结构化数据分析机器学习平台

非结构化数据分析机器学习平台世界上80%的数据是以文本、图像、音频、视频等形式呈现的非结构化数据。使用Relevance释放非结构化数据的价值：在几行代码中使用预训练的机器学习模型快速分析非结构化数据。可视化你的非结构化数据。来自命名实体识别的文本突出显示，来自关键字的词云，来自图像的边界框。为结构化和非结构化创建图表。使用过滤器和相似性搜索进行钻取以探索和发现见解。与团队共享数据应用程序。RelevanceAI还充当以下平台：向量，通过灵活的向量相似性搜索存储和查询向量，可以与多个向量、聚合和过滤器组合。ML数据集评估，用于调试数据集标签、模型输出和显示边缘案例。#机器学习

LiveTerm：终端式网站 #模板

：终端式网站#模板在几分钟内构建终端风格的网站由Next.js提供支持的高度可定制、易于使用和最小的终端样式网站模板。使用LiveTerm构建一个简单的网站只需要几分钟，您只需要使用一个文件：config.json. 克隆此存储库后，只需运行yarninstall&&yarndev并开始编辑config.json即可构建您的网站！LiveTerm可用于构建各种网站：个人网站浏览器起始页项目页面或者只是一个很酷的浏览器音乐播放器

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构

一种为机器学习而生的数据结构，非结构化多模态数据的数据结构DocArray是一个库，用于存储传输中的嵌套、非结构化、多模态数据，包括文本、图像、音频、视频、3D网格等。它允许深度学习工程师使用PythonicAPI有效地处理，嵌入，搜索，推荐，存储和传输多模态数据跨/多模式世界之门：用于表示复杂/混合/嵌套文本、图像、视频、音频、3D网格数据的超表达数据结构。、、、等基础数据结构。数据科学强国：通过CPU/GPU上的Torch/TensorFlow/ONNX/PaddlePaddle大大加快数据科学家在嵌入、k-NN匹配、查询、可视化和评估方面的工作。传输中的数据：针对网络通信进行了优化，随时可以使用Protobuf、字节、base64、JSON、CSV、DataFrame中的快速压缩序列化。非常适合流式传输和内存不足的数据。一站式K-NN：主流向量数据库的统一且一致的API，允许最近邻搜索，包括Elasticsearch、Redis、ANNLite、Qdrant、Weaviate。对于现代应用程序：GraphQL支持使您的服务器在请求和响应方面具有通用性；内置数据验证和JSONSchema(OpenAPI)帮助您构建可靠的Web服务。Pythonic：设计得像Python列表一样简单。如果你知道如何使用Python，你就会知道如何使用DocArray。直观的习惯用法和类型注释简化了您编写的代码。与IDE集成：Jupyternotebook和GoogleColab上的漂亮打印和可视化；PyCharm和VSCode中的全面自动完成和类型提示。#机器学习

GEEML：谷歌地球引擎机器学习

GEEML：谷歌地球引擎机器学习这个python包使用并行处理和谷歌地球引擎大容量端点更容易从谷歌地球引擎中提取卫星数据。在目前的状态下，它支持以csv的形式提取传统机器学习（表格数据）的数据，以及提取深度神经网络的GeoTiff图像补丁。GEEJS代码编辑器中的机器学习功能仍然有限。例如，不支持XGBoost、LightGBM、NGBoost等。此外，python生态系统对训练、验证和超参数调优的支持要多得多。但是，要利用此功能，需要在本地下载数据或将数据存储在GoogleDrive或GoogleCloudStorage中，以从机器学习python生态系统中受益。因此，这个包旨在让下载GEE处理的机器学习格式的数据变得更容易和更快。特征：并行导出图像或稀疏图像（例如GEDI）。导出点或多边形处的栅格值(ee.FeatureCollection)。汇总多边形内的栅格数据(ee.FeatureCollections)。提取表格和深度神经网络(DNN)类型的数据集。#机器学习

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化

哈佛大学免费机器学习课程，包含四个主题：机器学习基础知识、算法、推荐系统、交叉验证和正则化也许最流行的数据科学方法论来自于机器学习。机器学习与其他计算机引导的决策过程的不同之处在于，它利用数据建立预测算法。一些使用机器学习的最流行的产品包括邮政服务实施的手写阅读器、语音识别、电影推荐系统和垃圾邮件检测器。在本课程中，作为数据科学专业证书课程的一部分，你将通过建立一个电影推荐系统来学习流行的机器学习算法，主成分分析，和正则化；学习训练数据，以及如何使用一组数据来发现潜在的预测关系。当你建立电影推荐系统时，你将学习如何使用训练数据训练算法，以便你能预测未来数据集的结果。你还将学习过度训练和避免它的技术，如交叉验证。所有这些技能都是机器学习的基础。#机器学习

这个名为 Gradio 的开源项目，可在短短几分钟内，为机器学习模型生成一个简洁、优雅的 UI 界面，让你能在浏览器中进行演

这个名为的开源项目，可在短短几分钟内，为机器学习模型生成一个简洁、优雅的UI界面，让你能在浏览器中进行项目演示。通过该界面，你可以完成拖拽上传图像、粘贴文本、声音录制等操作，并查看模型输出内容Gradio适用于：为客户/合作者/用户/学生演示您的机器学习模型使用自动共享链接快速部署您的模型并获得有关模型性能的反馈在开发过程中使用内置的操作和解释工具以交互方式调试模型