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素晴らしい機械学習リソース

言語: [英語] [中国語/中文]

さまざまな機械学習と深層学習のトピックにわたる素晴らしいリソースの厳選されたリスト。

380 以上のアイテム (2021 年 12 月) を含むこのリポジトリの目的は次のとおりです。

• beginners機械学習の分野と最新の開発を理解できるように支援します。
• researchers新しい機械学習研究の方向性に従うのを支援する。
• engineers実際的な問題を解決するために適切なチュートリアルやライブラリを見つけるのに役立ちます。

注記：

• このプロジェクトが気に入ったらスターを残してください!
• 貢献:間違った/不適切/古いコンテンツを見つけた場合は、問題を報告するか PR を行うことをご検討ください。このリストへのご貢献を心よりお待ちしております。
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新着情報：

• [2023/01] グラフ学習に公平なグラフ学習を追加し、時系列/ストリーム学習セクションを更新しました。
• [2022/08] グラフ学習にトラフィックベンチマークのグラフを追加しました。
• [2022/04] セクション「グラフ学習」を更新。
• [2021 年 12 月] セクション「クラスタリング」を更新。
• [2021 年 12 月] AI における自然言語処理 (NLP) と公平性のセクションを更新しました。
• [2021/12] 中国語版がリリースされました！
• [2021/12] セクション「学際 - ソフトウェア エンジニアリング (MLonCode)」を追加しました。
• [2021/12] セクション「パラダイム - 次元削減 (特徴選択/抽出)」を追加しました。
• もっと

  [2021/12] 素晴らしい素晴らしい機械学習の初コミット！
  

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不均衡アンサンブル [PythonLib]

アンバランスな学習 [素晴らしい]

マイペースアンサンブル [ICDE]

メタサンプラー [NeurIPS]

目次

• 目次
• 一般的な機械学習
• 機械学習パラダイム
  • 半/自己教師あり学習
  • 対照学習
  • 表現学習（埋め込み）
  • メトリクス学習
  • 強化学習
  • 転移学習
  • メタ学習
  • マルチタスク学習
  • 不均衡/ロングテール学習
  • 少数ショット学習
  • 敵対的学習
  • 堅牢な学習
  • アクティブラーニング
  • 生涯/漸進的/継続的な学習
  • アンサンブル学習
  • 自動機械学習 (AutoML)
  • フェデレーテッド ラーニング
  • 異常検出
  • クラスタリング
  • 次元削減（特徴選択・抽出）
• 機械学習のタスクとアプリケーション
  • コンピュータービジョン (CV)
  • 自然言語処理 (NLP)
  • マルチモーダルおよびクロスモーダル学習
  • グラフ学習
  • ナレッジグラフ
  • 時系列/ストリーム学習
  • 推薦システム
  • 情報検索
  • ゲームと検索
• 機械学習モデル
  • 事前トレーニング済みおよび基礎モデル
    • NLP (BERT、RoBERTa、GPT など)
    • CV (ビジュアルトランスフォーマーなど)
    • 他のトピックで
  • 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN)
  • リカレント ニューラル ネットワーク (RNN、LSTM、GRU など)
  • グラフニューラルネットワーク（GNN、GCN、GATなど）
  • 生成モデルと敵対的生成ネットワーク (GAN)
  • 変分オートエンコーダ
  • ツリーベース&アンサンブルモデル
• 機械学習の解釈可能性、公平性、倫理
  • AI の解釈可能性
  • AIにおける公平性
  • AIにおける倫理
• 学際的: 機械学習 + X
  • システム（MLSys/SysML）
  • データベース（AIDB/ML4DB）
  • ソフトウェアエンジニアリング (MLonCode)
  • サイバーセキュリティ
  • 量子コンピューティング
  • 医療とヘルスケア
  • バイオインフォマティクス
  • 生物学と化学
  • 金融と貿易
  • 仕事
  • 法
• 機械学習データセット
• 本番環境の機械学習
  • オープンソース ライブラリ
  • ビッグデータフレームワーク
• 了承
• 貢献者

一般的な機械学習

• 練習する

  • [リスト、ライブラリ] すごい機械学習
    • 優れた機械学習フレームワーク、ライブラリ、ソフトウェアの厳選されたリスト (言語別)。
  • [ライブラリ] scikit-learn
    • scikit-learn: Python での機械学習。

• 研究

  • [一覧] 論文-文学-ML-DL-RL-AI
    • ML/DL/RL/AI に関する影響力があり、広く引用されている論文や文献。
  • [一覧] すごいディープラーニング[ ️非アクティブ]
    • 素晴らしい深層学習の書籍、コース、ビデオ、講義、チュートリアルなどの厳選されたリスト。
  • [リスト] 素晴らしい深層学習論文[ ️非アクティブ]
    • 最も引用された深層学習論文の厳選されたリスト (2012 ～ 2016 年)。

機械学習パラダイム

半/自己教師あり学習

• 一般的な

  • [一覧] すごい半教師あり学習
    • 素晴らしい半教師あり学習リソースの厳選されたリスト。
  • 【一覧】すごい自己教師あり学習
    • 素晴らしい自己教師あり学習リソースの厳選されたリスト。
  • 【一覧】素晴らしい自主監修論文
    • 自己教師あり学習、表現学習に関する論文を集めています。

• サブトピック

  • 【一覧】すごいグラフ自己教師あり学習
    • 優れた自己教師ありグラフ表現学習リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] 素晴らしい自己教師ありGNN
    • グラフ ニューラル ネットワーク (GNN) の自己教師あり学習に関する論文。

• 練習する

  • [ライブラリ] mmselfsup
    • OpenMMLab 自己教師あり学習ツールボックスとベンチマーク。
  • [ライブラリ] ユニルム
    • タスク、言語、モダリティにわたる大規模な自己監視型事前トレーニング。
  • [図書館] アルバート
    • 言語表現の自己教師あり学習のためのライト BERT。

対照学習

• 一般的な

  • [一覧] PyContrast
    • このリポジトリには、最近の対照的な学習論文がリストされており、その多くのコードが含まれています。
  • 【一覧】すごい対照学習
    • 素晴らしい対照的な自己教師付き学習論文の包括的なリスト。
  • [リスト] 素晴らしい対比学習論文とコード
    • 素晴らしい対照学習の論文とコードの包括的なリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] PyGCL
    • PyTorch 用のグラフ対照学習ライブラリ。

表現学習（埋め込み）

• 一般的な

  • [リスト] awesome-embedding-models [ ️非アクティブ]
    • 素晴らしい埋め込みモデルのチュートリアル、プロジェクト、コミュニティの厳選されたリスト。
  • [一覧] 素晴らしい-表現-学習
    • 表現学習のトピックの読書リスト。

• サブトピック

  • [一覧] awesome-sentence-embedding
    • 事前トレーニングされた文と単語の埋め込みモデルの厳選されたリスト。
  • [リスト] 素晴らしい暗黙的ニューラル表現
    • 暗黙的ニューラル表現に関するリソースの厳選されたリスト。
  • [一覧]awesome-2vec
    • 2vec タイプの埋め込みモデルの厳選されたリスト。
  • [一覧] Awesome-VAE
    • VAE、解きほぐし、表現学習、生成モデルに関する素晴らしい研究。
  • 【一覧】トランスフォーマーで学ぶすごい映像表現
    • コンピューター ビジョンの素晴らしいトランスフォーマー (自己注意)。
  • [一覧] すごいディープグラフ表現学習
    • 優れたディープ グラフ表現学習リソースの厳選されたリスト。
  • [リスト] awesome-network-embedding [ ️非アクティブ]
    • ネットワーク表現の学習、グラフの埋め込み、知識の埋め込み。
  • [リスト] NRL/NE に関する必読の論文。 [ ️非アクティブ]
    • NRL: ネットワーク表現学習。 NE: ネットワーク埋め込み。
  • [一覧] 解繊表現論文[ ️非アクティブ]
    • 解きほぐされた (および時折「従来の」) 表現学習に関する論文。
  • [一覧] 異種グラフ上の表現学習[ ️非アクティブ]
    • 異種グラフの埋め込み、異種 GNN およびアプリケーション。

メトリクス学習

• 練習する
  • [ライブラリ] pytorch-metric-learning
    • アプリケーションでディープメトリックラーニングを使用する最も簡単な方法。
  • [ライブラリ] metric-learn
    • metric-learn: Python でのメトリック学習。
  • [コードコレクション] ディープメトリックラーニングベースライン[ ️非アクティブ]
    • ディープ メトリクス ラーニング パイプラインの PyTorch 実装。

強化学習

• 一般的な

  • 【一覧】すごい強化学習
    • 強化学習専用の厳選されたリソースのリスト。
  • [リスト] 素晴らしい DL & RL 論文およびその他のリソース
    • 深層学習と深層強化学習に関する最近の論文のリスト。
  • 【一覧】すごいディープRL
    • 素晴らしい深層強化学習リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] すごい強化学習 (CH/中文) [ ️非アクティブ]
    • 化学薬品の侵入から放出までの原料

• サブトピック

  • 【一覧】すごいオフラインRL
    • これは、オフライン強化学習に関する研究とレビューの論文を集めたものです。
  • 【一覧】すごいリアルワールドRL
    • 強化学習を現実の状況で機能させるための優れたリソース。論文、プロジェクトなど。
  • 【一覧】すごいゲームAI
    • マルチエージェント学習に関するゲーム AI リソースの厳選された不完全なリスト。
  • 【一覧】すごいRL大会
    • 強化学習のコンテストのコレクション。
  • 【一覧】すごいロボティクス
    • これは、ロボット工学に関するさまざまな書籍、コース、その他のリソースのリストです。
  • [一覧] 自然言語処理 (NLP) のための素晴らしい RL [ ️非アクティブ]
    • 自然言語処理のための強化学習リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] サイバーセキュリティ向けの素晴らしい RL
    • サイバーセキュリティに適用される強化学習に特化した厳選されたリソースのリスト。

• 練習する

  • 【図書館】体育館
    • 強化学習アルゴリズムを開発および比較するためのツールキット。
  • [図書館] trfl
    • TensorFlow 強化学習。
  • [ライブラリ] rlpyt
    • PyTorch での強化学習。
  • [ライブラリ] rkit
    • PyTorch に実装された強化学習フレームワークとアルゴリズム。
  • [図書館]MARO
    • マルチエージェント リソース最適化 (MARO) プラットフォームは、現実世界のリソース最適化問題に対するサービスとしての強化学習 (RaaS) のインスタンスです。
  • [図書館] 山賊
    • Multi-Armed Bandits 用の Python ライブラリ。
  • [ライブラリ] BanditLib
    • コンテキスト バンディット アルゴリズムのライブラリ。
  • [チュートリアル] 強化学習と入門
    • Sutton & Barto の著書「強化学習: 入門 (第 2 版)」の Python 複製。
  • [コード集] 強化学習[ ️非アクティブ]
    • 強化学習アルゴリズムの実装。 Python、OpenAI Gym、Tensorflow。
  • [チュートリアル] tensorflow による強化学習 (英語&中国語) [ ️非アクティブ]
    • 強化学習の方法とチュートリアル。
  • [コード集] 強化学習[ ️非アクティブ]
    • 最小限でクリーンな強化学習の例。

転移学習

• 一般的な

  • [一覧] 迁移学习転移学習
    • 転移学習に関するすべて。
  • [一覧] すごい転移学習
    • 転移学習、ドメイン適応、ドメイン間変換全般に関する素晴らしい論文と優れたリソースのリスト。

• サブトピック

  • [一覧] 素晴らしいドメイン適応
    • このリポジトリは、論文、コードなど、ドメイン適応に関する素晴らしい内容を集めたものです。
  • [一覧] ドメインの一般化
    • ドメインの一般化に関する論文とデータセット。

• 練習する

  • [図書館] 転移学習図書館
    • ドメイン適応、タスク適応、およびドメイン一般化のための転移学習ライブラリ。
  • [コード集] ディープトランスファーラーニング
    • ディープドメイン適応アルゴリズムの実装のコレクション
  • [チュートリアル] Python によるハンズオン転送学習[ ️非アクティブ]
    • Python ディープ ラーニング エコシステムを使用して事前学習を転送することで、ディープ ラーニングを簡素化します。

メタ学習

• 一般的な

  • 【コード集】トーチメタ
    • PyTorch での少数ショット学習とメタ学習のための拡張機能とデータローダーのコレクション。
  • [一覧] メタラーニング論文[ ️非アクティブ]
    • メタ学習/学びの学習/一発学習/生涯学習。
  • [一覧] すごいメタラーニング[ ️非アクティブ]
    • メタラーニングの論文、コード、書籍、ブログ、ビデオ、データセット、その他のリソースの厳選されたリスト。
  • [リスト] awesome-meta-learning [ ️非アクティブ]
    • メタラーニング リソースの厳選されたリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] learn2learn
    • メタ学習研究用の PyTorch ライブラリ。
  • [コード集] pytorch-meta
    • PyTorch での少数ショット学習とメタ学習のための拡張機能とデータローダーのコレクション。
  • [チュートリアル] Python を使った実践的なメタ学習[ ️非アクティブ]
    • Tensorflow を使用したワンショット学習、MAML、Reptile、Meta-SGD などを使用した学習方法の学習。

マルチタスク学習

• 一般的な

  • 【一覧】マルチタスク学習
    • マルチタスク学習の学者、論文、調査、スライド、議事録、オープンソース プロジェクト。
  • 【一覧】すごいマルチタスク学習
    • ML の観点から見た、マルチタスク学習 (MTL) に関する論文の 2021 年の最新リスト。

• サブトピック

  • 【一覧】すごいマルチタスク学習（視覚向け）
    • コンピューター ビジョンのマルチタスク学習に関する論文のリスト。

• 練習する

  • [コード集] マルチタスク学習-PyTorch
    • PyTorch でいくつかのマルチタスク学習モデルとトレーニング戦略を実装します。

不均衡/ロングテール学習

• 一般的な

  • 【一覧】すごいアンバランス学習
    • 不均衡な (ロングテール) 学習に関するすべて。フレームワークとライブラリ (プログラミング言語ごとにグループ化)、研究論​​文 (研究分野ごとにグループ化)、不均衡なデータセット、アルゴリズム、ユーティリティ、Jupyter Notebook、トーク。
  • 【一覧】すごいロングテールラーニング
    • コンピューター ビジョン、特に画像分類、および極端なマルチラベル学習 (XML)、特にテキスト分類への応用を含む関連論文が要約されています。
  • [一覧] すごいロングテールラーニング*
    • 優れたディープロングテール学習リソースの厳選されたリスト。

• サブトピック

  • 【一覧】驚異のロングテール認識
    • ロングテール認識と関連リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] すごい不均衡な時系列分類[ ️非アクティブ]
    • Deep Learningによる不均衡時系列分類の論文リスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] アンバランスラーニング
    • 機械学習における不均衡なデータセットの呪いに取り組む Python パッケージ。
  • [ライブラリ] アンバランスアンサンブル (英語・中国語)
    • 类别不平衡/长尾机器学习 | Python でのクラス不均衡/ロングテール アンサンブル学習

少数ショット学習

• 一般的な

  • [リスト] 素晴らしい論文 少数のショット
    • トップカンファレンスで出版された少数の学習論文。

• サブトピック

  • [リスト] いくつかのショットのセマンティックセグメンテーション論文
    • 少数ショットのセマンティック セグメンテーションに関する論文。
  • 【一覧】すごい数枚画像生成
    • 少数ショット画像の生成に関する論文、データセット、および関連リンク。

• 練習する

  • [コード集] 少数ショット学習[ ️非アクティブ]
    • クリーンで読みやすく、テスト済みのコードで、数ショット学習の研究を再現します。

敵対的学習

参照:機械学習モデル ->生成モデルと敵対的生成ネットワーク (GAN)

• 一般的な

  • [一覧] 素晴らしい敵対的機械学習[ ️非アクティブ]
    • 優れた敵対的機械学習リソースの厳選されたリスト。
  • [リスト] 深層学習のための素晴らしい敵対的な例[ ️非アクティブ]
    • 深層学習における敵対的な例に関する素晴らしいリソースのリスト。

• サブトピック

  • [リスト] Textual Adversarial Attack and Defense (TAAD) に関する必読の論文
  • [リスト] グラフ敵対的学習文献
    • グラフ構造データに関する敵対的な攻撃と防御に関する論文の厳選されたリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] adversarial-robustness-toolbox
    • Adversarial Robustness Toolbox (ART) - 機械学習セキュリティのための Python ライブラリ。
  • [ライブラリ] AdversarialDNN-Playground
    • 敵対的機械学習のための Web ベースの視覚化ツール / LiveDemo。

堅牢な学習

• 一般的な

  • [リスト] 少数ショット学習研究を再現するクリーンで読みやすく、テスト済みのコード。ラベル ノイズによる素晴らしい学習
    • ノイズのあるラベルで学習するための厳選されたリソースのリスト
  • 【一覧】堅牢な機械学習（防御）の論文
    • 堅牢な機械学習の関連論文 (主に防御に焦点を当てています)。

• 練習する

  • [ライブラリ] adversarial-robustness-toolbox
    • Adversarial Robustness Toolbox (ART) - 機械学習セキュリティのための Python ライブラリ。
  • [ライブラリ] ロバストネスジム
    • Robustness Gym は、機械学習の評価ツールキットです。
  • [ライブラリ]robustdg
    • 目に見えない領域に一般化され、プライバシーやその他の攻撃に対して堅牢な機械学習モデルを構築するためのツールキット。

アクティブラーニング

• 一般的な

  • 【一覧】すごいアクティブラーニング
    • これまでのアクティブラーニングの作品を分類しました。
  • 【一覧】すごいアクティブラーニング※
    • 素晴らしいアクティブ ラーニングの厳選されたリスト。
  • [一覧] すごいアクティブラーニング**
    • 機械学習におけるアクティブ ラーニングに関連するリソースのリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] modAL
    • Python 用のモジュール式アクティブ ラーニング フレームワーク。
  • [ライブラリ] リバクト
    • libact: Python でのプールベースのアクティブ ラーニング
  • [ライブラリ] pytorch_active_learning
    • Human-in-the-Loop Machine Learning の書籍に付属するアクティブ ラーニング用の PyTorch ライブラリ。
  • 【コード集】ディープアクティブラーニング
    • いくつかのアクティブ ラーニング アルゴリズムの Python 実装。
  • [コード集] アクティブラーニングプレイグラウンド[ ️非アクティブ]
    • さまざまなアクティブ ラーニング アルゴリズムを実験するための Python モジュール。

生涯/漸進的/継続的な学習

• 一般的な

  • 【一覧】すごい増進学習・生涯学習
    • 漸進学習/生涯学習に関する論文。
  • [一覧] 継続学習文献
    • 継続学習に関する論文。
  • 【一覧】すごい継続・生涯学習
    • 論文、ブログ、データセット、ソフトウェア。
  • 【一覧】継続学習論文
    • ContinualAI が厳選した Continual Learning 論文リスト。
  • 【一覧】生涯学習論文一覧【 ️非アクティブ]
    • 生涯学習/継続学習に関する論文。

• 練習する

  • 【コード集】継続学習
    • 継続学習のためのさまざまなメソッドの PyTorch 実装。
  • 【コード集】incremental_learning.pytorch
    • インクリメンタルラーニングペーパー実装のコレクション。
  • [コード集] 継続学習ベンチマーク[ ️非アクティブ]
    • 一般的な継続学習アルゴリズムを使用して 3 種類のタスク シフティングを評価します。

アンサンブル学習

参照:機械学習モデル ->ツリーベースおよびアンサンブル モデル

• 一般的な

  • [一覧] すごいアンサンブル学習[ ️非アクティブ]
    • 書籍、論文、コース、チュートリアル、ライブラリ、データセット。

• サブトピック

  • [一覧] 驚くべき勾配ブースティングの研究論文
    • 実装を含む勾配および適応ブースティングに関する論文の厳選されたリスト。
  • [一覧] すごいランダムフォレスト[ ️非アクティブ]
    • ランダム フォレスト、バギング、ブースティングを含むがこれらに限定されない、ツリーベースの手法などに関するリソースの厳選されたリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ]xgboost
    • スケーラブルでポータブルな分散型勾配ブースティング (GBDT、GBRT、または GBM) ライブラリ。
  • [ライブラリ] LightGBM
    • 高速、分散型、高性能の勾配ブースティング (GBT、GBDT、GBRT、GBM、または MART) フレームワーク。
  • [ライブラリ] キャットブースト
    • 高速、スケーラブル、高性能のデシジョン ツリーの勾配ブースティング ライブラリ。
  • [ライブラリ]コンボ
    • 機械学習モデルを組み合わせるための Python ツールボックス、
  • [ライブラリ] アンバランスアンサンブル (英語・中国語)
    • 类别不平衡/长尾机器学习 | Python でのクラス不均衡/ロングテール アンサンブル学習
  • [ライブラリ] mlens [ ️非アクティブ]
    • 高パフォーマンスのアンサンブル学習のための Python ライブラリ。

自動機械学習 (AutoML)

• 一般的な

  • [一覧] 素晴らしい AutoML 論文
    • 自動化された機械学習の論文、記事、チュートリアル、スライド、プロジェクト。
  • 【一覧】すごいAutoDL
    • 自動ディープラーニング関連リソースの厳選されたリスト。
  • 【一覧】すごいAutoML
    • AutoML 関連の研究、ツール、プロジェクト、その他のリソースのリストを管理します。

• サブトピック

  • [一覧] 素晴らしいニューラルアーキテクチャ検索論文
    • ニューラル アーキテクチャ検索論文
  • [一覧] すごい建築検索[ ️非アクティブ]
    • 優れたアーキテクチャ検索およびハイパーパラメータ最適化リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] 素晴らしい AutoML モデルと軽量モデル[ ️非アクティブ]

• 練習する

  • [ライブラリ] NNI (ニューラルネットワークインテリジェンス)
    • 特徴量エンジニアリング、ニューラル アーキテクチャ検索、モデル圧縮、ハイパーパラメータ調整などの機械学習ライフサイクルを自動化するためのオープンソース AutoML ツールキット。
  • [図書館] tpot
    • 遺伝的プログラミングを使用して機械学習パイプラインを最適化する Python 自動機械学習ツール。
  • [図書館] ルートヴィヒ
    • データ中心の宣言型深層学習フレームワーク。
  • [ライブラリ] オートケラス
    • 深層学習用の AutoML ライブラリ。
  • [ライブラリ] automl
    • (Google Brain AutoML) AutoML 関連のモデルとライブラリのリスト。
  • [ライブラリ] オートグルーオン
    • AutoGluon: テキスト、画像、表形式データの AutoML
  • [ライブラリ] アダネット
    • 学習保証を備えた高速かつ柔軟な AutoML。
  • [ライブラリ] FLAML
    • AutoML とチューニングのための高速ライブラリ。

フェデレーテッド ラーニング

• 一般的な

  • [一覧] 素晴らしい Federated Learning
    • フェデレーテッド ラーニング出版物の精選されたリスト。（ほとんどが）Arxiv から再編成されています。
  • [一覧] 素晴らしい Federated Learning*
    • 機械学習におけるフェデレーション ラーニングとプライバシーに関連するリソースのリスト。
  • [一覧] 素晴らしい Federated Learning
    • フェデレーテッド ラーニングにおける研究の厳選されたリスト。
  • [一覧] 联邦学习 Federated Learning
    • フェデレーション ラーニングに関するすべて。
  • [一覧] Federated Learning
    • Federated Learning Papers (トピックごとにグループ化)。

• サブトピック

  • [一覧] 素晴らしいフェデレーテッド コンピューティング
    • フェデレーション方式 (分散型、分散型) で実行される ML に関する研究論文、コード、チュートリアル、ブログのコレクション。
  • [リスト] グラフと GNN 論文に関する素晴らしい Federated Learning
    • グラフ、特に GNN、ナレッジ グラフ、プライベート GNN でのフェデレーション ラーニング。

• 練習する

  • [ライブラリ] FATE
    • 産業グレードのフェデレーテッド ラーニング フレームワーク。
  • [図書館] 連合
    • フェデレーテッド ラーニング (TensorFlow) を実装するためのフレームワーク。
  • [コード] Federated-Learning-PyTorch
    • バニラのフェデレーテッド ラーニング ペーパーの実装。
  • [図書館] 花
    • フェデレーテッド ラーニング、分析、評価への統合アプローチ。あらゆるワークロード、あらゆる ML フレームワーク、あらゆるプログラミング言語をフェデレーションします。

異常検出

• 一般的な

  • [一覧] 異常検知の学習リソース
    • 書籍、学術論文、オンライン コース、ビデオ、外れ値データセット、オープンソースおよび商用ライブラリ、ツールキット、主要なカンファレンス、ジャーナル。
  • [一覧] 驚異の異常検知
    • 優れた異常検出リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] 驚異の異常検出* [ ️非アクティブ]
    • 異常検出に関する論文のリスト。

• サブトピック

  • 【一覧】すごい時系列異常検知
    • 時系列データの異常検出のためのツールとデータセットのリスト。
  • [一覧] 素晴らしい不正検知研究論文
    • 不正行為検出に関する論文の厳選されたリスト。
  • [一覧] すごいビデオ異常検出
    • ビデオ異常検出に関する論文、コード集をリリース。
  • 【一覧】すごいログ解析
    • ログ分析、異常検出、障害位置特定、AIOps に関する出版物と研究者。

• 練習する

  • [ライブラリ] ピヨド
    • スケーラブルな外れ値検出 (異常検出) のための Python ツールボックス。
  • [コード] RNN-時系列異常検出
    • Pytorch で実装された RNN ベースの時系列異常検出モデル。
  • [ライブラリ(R)] AnomalyDetection [ ️非アクティブ]
    • R による異常検出
  • [ライブラリ] ルミノール[ ️非アクティブ]
    • 異常検出および相関ライブラリ。

クラスタリング

• 一般的な

  • [一覧] ディープクラスタリング
    • ディープ クラスタリング: メソッドと実装

• サブトピック

  • [一覧] 素晴らしいコミュニティ検出研究論文
    • コミュニティ検出に関する論文のコレクション。
  • [一覧] すごいマルチビュークラスタリング
    • 最先端 (SOTA)、新しいマルチビュー クラスタリング手法 (論文、コード、データセット) のコレクション。
  • [リスト] 素晴らしいディープグラフクラスタリング
    • 最先端 (SOTA) の新しいディープ グラフ クラスタリング手法 (論文、コード、データセット) のコレクション。

• 練習する

  • [図書館]フェイス
    • 効率的な類似性検索と密なベクトルのクラスタリングのためのライブラリ。
  • [ライブラリ] hdbscan
    • HDBSCAN クラスタリングの高性能実装。
  • [コード集] time-series-classification-and-clustering [ ️非アクティブ]
    • Python で書かれた時系列分類およびクラスタリング コード。

次元削減（特徴選択・抽出）

• 一般的な

  • [一覧] 素晴らしい特徴エンジニアリング[ ️非アクティブ]
    • 機械学習のための特徴エンジニアリング手法に特化した厳選されたリソースのリスト。

• 練習する

  • [ライブラリ] 機能ツール
    • 自動化された特徴量エンジニアリングのためのオープンソースの Python ライブラリ。
  • [ライブラリ] 機能セレクター[ ️非アクティブ]
    • 機能セレクター: Python での単純な機能選択。
  • [ライブラリ] scikit-feature [ ️非アクティブ]
    • Python のオープンソース機能選択リポジトリ。
  • [チュートリアル] DimensionalityReduction_alo_codes (中国語) [ ️非アクティブ]
    • xx 機能提取/データ降下:PCA、LDA、MDS、LLE、TSNE などの降下計算法の python实现xxx。
  • [チュートリアル] 機能エンジニアリングと機能選択[ ️非アクティブ]
    • Python での実装と例を含む、特徴エンジニアリングと特徴選択のガイド。
  • [チュートリアル] 機械学習のための機能選択[ ️非アクティブ]
    • 機械学習の前処理中の特徴選択の例を含むメソッド。

機械学習のタスクとアプリケーション

コンピュータービジョン (CV)

• 一般的な

  • 【一覧】すごいコンピュータビジョン
    • 素晴らしいコンピューター ビジョン リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] すごいビジュアルトランスフォーマー
    • Transformer with Computer-Vision (CV) の書類をいくつか集めてください。
  • [一覧] 驚異の深視力[ ️非アクティブ]
    • コンピューター ビジョン用のディープ ラーニング リソースの厳選されたリスト。

• サブトピック

  • 【一覧】トランスフォーマーで学ぶすごい映像表現
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自然言語処理 (NLP)

• 一般的な

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    • 自然言語処理専用の厳選されたリソースのリスト。
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    • 自然言語処理 (NLP) の進捗状況を追跡するためのリポジトリ。これには、最も一般的な NLP タスクのデータセットや最新技術が含まれます。
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    • NLP民工の乐园: 几乎最全的中文NLP资源库
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    • ここで取り上げるのは、機械学、NLP の分野でよく考慮される知識事項と代コードであり、また、計算プロセスの必須の理論的基礎知識です。
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    • このリポジトリは、BERT 関連のリソースを収集するためのものです。

• サブトピック

  • [一覧] 機械翻訳リーディングリスト
    • 清華自然言語処理グループによって管理されている機械翻訳の読書リスト。
  • [リスト] 事前トレーニング済み言語モデル (PLM) に関する必読の論文
    • PLM に関する代表的な成果をいくつか挙げ、それらの関係を図で示します。
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    • 事前トレーニングされた言語モデルのプロンプトベースのチューニングに関する必読の論文。
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    • NRE: 神経関係抽出。
  • 【一覧】すごい質問回答
    • 質問応答 (QA) 主題の厳選されたリスト。
  • [一覧] テキストによる敵対的攻撃と防御 (TAAD)
    • テキストによる敵対的な攻撃と防御に関する必読の論文。
  • [リスト] 機械読解。
    • 機械読解に関する必読の論文。
  • 【一覧】リーガル・インテリジェンス（NLP）
    • リーガル・インテリジェンスに関する必読の論文。
  • [リスト] 素晴らしい NLP フェアネス論文
    • NLP における公平性に関する論文。
  • 【一覧】すごい財務NLP
    • 金融分野における自然言語処理の研究。
  • [一覧] Graph4NLPの文献
    • NLP のグラフに関する深層学習に関する文献のリスト。
  • 【一覧】すごい中国医学NLP（中国語）
    • 中文医学NLP公开资源整理
  • [一覧] NLP4Rec-Papers
    • レコメンダーシステム用のNLPの論文集。
  • [一覧] DataAug4NLP
    • NLP のデータ拡張に関する論文とリソースのコレクション。
  • [リスト] KRL/KEに関する必読の論文。 [ ️非アクティブ]
    • KRL: 知識表現学習。 KE: 知識の埋め込み。

• 練習する

  • [チュートリアル] NLP チュートリアル
    • nlp-tutorial 、Pytorch を使用して NLP を学習する人のためのチュートリアルです。
  • [データセット] NLP データセット
    • NLP で使用するテキスト データを含む無料/パブリック ドメイン データセットのアルファベット順のリスト。

マルチモーダルおよびクロスモーダル学習

• マルチモーダル

  • [一覧] 素晴らしいマルチモーダル ML
    • マルチモーダル機械学習のトピックの読書リスト。
  • 【一覧】すごいマルチモーダル研究
    • マルチモーダル機械学習の研究論文。

• クロスモーダル

  • [一覧] クロスモーダル検索チュートリアル
    • クロスモーダルマッチングと検索の論文。
  • 【一覧】ディープラーニングによる驚異の動画テキスト検索
    • ビデオテキスト検索用のディープ ラーニング リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] すごい文書理解力
    • インテリジェント文書処理 (IDP) に関連する文書理解 (DU) トピックの厳選されたリソースのリスト。
  • [一覧] Awesome-Cross-Modal-Video-Moment-Retrieval (中国語)

グラフ学習

参照:機械学習モデル ->グラフ ニューラル ネットワーク (GNN、GCN、GAT など)

• 一般的な

  • [一覧] グラフベースの深層学習文献
    • グラフベースの深層学習に関するカンファレンスの出版物。
  • [一覧] グラフのための深層学習の文献
    • グラフの深層学習に関する論文リストです。
  • 【一覧】GNNPers
    • GNN に関する必読の論文。

• ベンチマーク

  • [ベンチマーク] 都市交通予測のためのグラフベースの深層学習モデル
    • DL-Traff: 都市交通予測のための深層学習モデルの調査とベンチマーク

• サブトピック

  • 【一覧】すごいグラフ分類
    • グラフ分類手法のコレクション。埋め込み、深層学習、グラフ カーネル、因数分解の論文とリファレンス実装をカバーしています。
  • [リスト] 説明可能な素晴らしいグラフ推論
    • グラフ機械学習の説明可能性に関する研究論文とソフトウェアのコレクション。
  • 【一覧】すごいグラフ自己教師あり学習
    • 優れた自己教師ありグラフ表現学習リソースの厳選されたリスト。
  • [リスト] グラフ敵対的学習文献
    • グラフ構造データに関する敵対的な攻撃と防御に関する論文の厳選されたリスト。
  • [一覧] 化学と生物学におけるグラフの深層学習
    • 化学と生物学におけるグラフの深層学習の論文リスト。
  • [リスト] グラフと GNN 論文に関する素晴らしい Federated Learning
    • グラフ、特に GNN、ナレッジ グラフ、プライベート GNN でのフェデレーション ラーニング。
  • [一覧] すごいディープグラフ表現学習
    • 優れたディープ グラフ表現学習リソースの厳選されたリスト。
  • [一覧] Graph4NLPの文献
    • NLP のグラフに関する深層学習に関する文献のリスト。
  • [一覧] GNN4Traffic
    • これは、交通予測用のグラフ ニューラル ネットワークのコレクションのリポジトリです。
  • [一覧] GNNベースのレコメンダーシステム
    • グラフ ニューラル ネットワークに基づく推奨アルゴリズムのインデックス。
  • 【一覧】すごい-GNN-おすすめ
    • 推奨事項の GNN。
  • [リスト] 大規模グラフ上の素晴らしい GNN
    • 大規模なグラフ データセット/ネットワーク。
  • [一覧] すごいフェアグラフ学習
    • Fair Graph Learning (FairGL) の論文リスト。
  • [リスト] NRL/NE に関する必読の論文。 [ ️非アクティブ]
    • NRL: ネットワーク表現学習。 NE: ネットワーク埋め込み。
  • [一覧] 異種グラフ上の表現学習[ ️非アクティブ]
    • 異種グラフの埋め込み、異種 GNN およびアプリケーション。

• 練習する

  • 【一覧】awesome-graph
    • グラフ データベースとグラフ コンピューティング ツールのリソースの厳選されたリスト。

ナレッジグラフ

• 一般的な

  • [一覧]ナレッジグラフ
    • ナレッジグラフペーパー、コード、読書メモのコレクション
  • [チュートリアル] すごいナレッジグラフ (中国語)
    • 整理知识谱関連学习资料、提供システム化的知识图谱学习径路
  • 【一覧】すごいナレッジグラフ
    • ナレッジ グラフ関連の学習教材、データベース、ツール、その他のリソース。
  • 【一覧】ナレッジグラフ学習
    • 素晴らしいナレッジ グラフ チュートリアル、プロジェクト、コミュニティの厳選されたリスト。

• サブトピック

  • [一覧] ナレッジグラフ推論論文
    • ナレッジグラフ推論論文。
  • 【一覧】NLP-Knowledge-Graph（中国語）
    • 自然语言处理、知识图谱、对话系统

• 練習する

  • 【一覧】awesome-graph
    • グラフ データベースとグラフ コンピューティング ツールのリソースの厳選されたリスト。

時系列/ストリーム学習

• 一般的な

  • [一覧] すごい時系列
    • 最先端の論文、コード、およびその他のリソースのリストは、時系列予測に焦点を当てています。
  • 【一覧】すごい時系列
    • 時系列領域に関する包括的な調査。
  • [一覧] 素晴らしい時系列論文（英語＆中国語） [ ️非アクティブ]
    • 時系列分析におけるさまざまな研究分野の素晴らしい論文のリスト。

• サブトピック

  • 【一覧】すごい時系列異常検知
    • 時系列データの異常検出のためのツールとデータセットのリスト。
  • 【一覧】ディープラーニング時系列予測
    • 時系列予測に深い学習を使用したリソース、コード、および実験。
  • [リスト]素晴らしい学習ベースのタイムシリーズの登録
    • 素晴らしい学習ベースのタイムシリーズの想起。
  • [リスト]素晴らしい時系列分析とデータマイニング
    • 時系列分析または時系列データマイニングのための学習リソース、ツール、データセットのコレクションリスト。

• 練習する

  • [リスト、練習] Awesome_time_series_in_python
    • Pythonライブラリ、データセット、時系列処理のフレームワーク。
  • [データセット]素晴らしい時系列データベース
    • 時系列データベースのキュレーションリスト。
  • [図書館] fost
    • 時間的、空間的、階層的予測のための使いやすいツール。

推薦システム

• 一般的な

  • [リスト] Awesome-rspapers
    • トップ会議の推奨システム論文。
  • [リスト] Awesome-Recsys [ ️非アクティブ]
    • Awesome Procemender System（研究）のキュレーションリスト。
  • [リスト] Awesome-Recommender-Systems（中国語） [ ️非アクティブ]
    • 推奨システムに関する素晴らしいリソースのキュレーションされたリスト。

• サブトピック

  • [リスト]産業検索、推奨、広告のための素晴らしい深い学習論文
    • 埋め込み、マッチング、ランキング（CTR予測、CVR予測）、ポストランキング、転送および強化学習に焦点を当てます。
  • [リスト] GNNベースの推奨システム
    • グラフニューラルネットワークに基づいた推奨アルゴリズムのインデックス。
  • [リスト] NLP4REC-PAPERS
    • 推奨システム用のNLPのペーパーコレクション。
  • [リスト] Awesome-Gnn-Commendation
    • 推奨のGNN。

情報検索

• [リスト]素晴らしい情報検索
  • Web全体からの情報検索およびWeb検索リソースのキュレーションリスト。

ゲームと検索

• [リスト]素晴らしいモンテカルロツリー検索ペーパー
  • 実装を備えたモンテカルロツリー検索ペーパーのキュレーションリスト。

機械学習モデル

事前に保護された基礎モデル

NLP（Bert、Roberta、GPTなど）

• 基礎モデル

  • [リスト]事前に訓練された言語モデル（PLMS）に関する必須ペーパー
    • PLMSの代表的な作業をリストし、図との関係を示します。
  • [リスト]バート関連の論文
    • これは、バート関連の論文のリストです。
  • [リスト] NLPの素晴らしいBert＆Transfer Learning
    • 変圧器（BERT）、注意メカニズム、トランスアーキテクチャ/ネットワーク、NLPでの転送学習。
  • [リスト] PTMS：NLPの事前訓練を受けたモデル（中国語）
    • NLP预训练模型的全面总结
  • [リスト、モデル]素晴らしい前提条件の中国のNLPモデル（中国語）
    • 高质量中文预训练模型集合
  • [リスト]ビジョンと言語の前提型モデル
    • ビジョンと言語の前提条件モデル（VL-PTMS）の最近の進歩。
  • [リスト]素晴らしいバート[ ️非アクティブ]
    • このリポジトリは、BERT関連のリソースを収集することです。

• 前処理された（基礎ではない）モデル

  • [リスト、モデル]素晴らしい文の埋め込み
    • 事前に守られた文と単語埋め込みモデルのキュレーションされたリスト。

CV（視覚的な変圧器など）

• 基礎モデル

  • [リスト]素晴らしいビジュアルトランスフォーマー
    • コンピュータービジョン（CV）の論文でトランスを集めます。
  • [リスト]ビジョンと言語の前提型モデル
    • ビジョンと言語の前提条件モデル（VL-PTMS）の最近の進歩。
  • [リスト]変圧器
    • 最近のトランスベースのCVおよび関連作業。
  • [リスト]トランスを使用した素晴らしい視覚表現学習
    • コンピュータービジョンにおける素晴らしい変圧器（自己関節）。
  • [リスト]コンピューターの変圧器
    • 最近のトランスベースのCV作品のペーパーリスト。

• 前処理された（基礎ではない）モデル

  • [リスト、練習] Pytorchイメージモデル
    • 画像モデル、レイヤー、ユーティリティ、スケジューラー、データローダー /拡張、およびイメージネットトレーニング結果を再現する機能を備えたさまざまなSOTAモデルをまとめることを目的とするリファレンストレーニング /検証スクリプトのコレクション。
  • [リスト、モデル] cv-prestrained-model
    • コンピュータービジョンは前処理されたモデル（論文ではありません）。
  • [リスト、モデル]前処理されたmodels.pytorch [ ️非アクティブ]
    • Pytorchの前提視覚モデル。
  • [ライブラリ] segmentation_models [ ️非アクティブ]
    • KerasとTensorflowに基づく画像セグメンテーションのためのニューラルネットワークを備えたPythonライブラリ。

他のトピックで

• [リスト]驚くべきプレーンモデルのために情報を提供します
  • 情報検索のための事前に訓練されたモデルに関連する素晴らしい論文（別名、IRの事前化）。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）

注：これは大きなトピックであり、ほとんどすべての既存のリストは時代遅れです。最近の情報については、機械学習タスクとアプリケーションのコンピュータービジョン（CV）を参照してください。

• [ベンチマーク] Convnet-Benchmarks [ ️非アクティブ]
  • コンビネットの公開オープンソースの実装の簡単なベンチマーク。
• [ベンチマーク] CNNベンチマーク[ ️非アクティブ]
  • CPUおよび異なるGPUでの一般的な畳み込みニューラルネットワークモデルのベンチマーク。

再発性ニューラルネットワーク（RNN、LSTM、GRUなど）

注：これは大きなトピックであり、ほとんどすべての既存のリストは時代遅れです。最近の情報については、機械学習タスクとアプリケーションの時系列/ストリーム学習を参照してください。

• [リスト]素晴らしい再発性ニューラルネットワーク[ ️非アクティブ]
  • 再発性ニューラルネットワークに特化したリソースのキュレーションリスト（深い学習に密接に関連しています）。

グラフニューラルネットワーク（GNN、GCN、GATなど）

参照：機械学習タスクとアプリケーション - >グラフ学習

• 一般的な

  • [リスト] gnnpapers
    • グラフニューラルネットワークに関する必見の論文。
  • [リスト]グラフベースのニューラルネットワーク
    • グラフベースのニューラルネットワークとリレーショナルネットワークに関する重要な資料。
  • [リスト]素晴らしいGCN
    • このリポジトリは、GCN、GAT（グラフの注意）関連リソースを収集することです。
  • [リスト]グラフニューラルネットワーク（GNN）進捗状況
    • グラフニューラルネットワーク（GNN）の進行状況上の書類と継続的なトラックを読む必見
  • [リスト] gnn_review（中国語）
    • GNN综述阅读报告

• サブトピック

  • [リスト] Awesome-Self-Supervised-Gnn
    • グラフニューラルネットワーク（GNNS）に関する自己監視学習に関する論文。
  • [リスト] GNN4Traffic
    • これは、トラフィック予測のためのグラフニューラルネットワークの収集のリポジトリです。
  • [リスト] GNNベースの推奨システム
    • グラフニューラルネットワークに基づいた推奨アルゴリズムのインデックス。
  • [リスト]大規模なグラフの素晴らしいGNN
    • 大規模なグラフデータセット/ネットワーク。

• 練習する

  • [チュートリアル] gnn-algorithms（中国語） [ ️非アクティブ]
    • 图神经网络相关算法详述及实现教程

生成モデルと生成敵ネットワーク（GAN）

参照：機械学習パラダイム - >敵対学習

• 一般的な

  • [リスト]本当に素晴らしいガン
    • 生成的敵（神経）ネットワークに関する論文およびその他のリソースのリスト。
  • [リスト]素晴らしい生成モデリング論文
    • 生成モデリングに関する論文。
  • [リスト]ガン動物園[ ️非アクティブ]
    • すべての名前付きガンのリスト。
  • [リスト] AnversarialNetspapers [ ️非アクティブ]
    • 生成的な敵対的なネットワークに関する素晴らしい論文。論文の大部分は画像翻訳に関連しています。
  • 素晴らしいGanアプリケーション[ ️非アクティブ]
    • 素晴らしいGanアプリケーションとデモンストレーションのキュレーションリスト。

• サブトピックとアプリケーション

  • [リスト] Awesome-Gan-For-Medical-Imaging
    • 医療イメージングにおける素晴らしいGanリソースのキュレーションリスト。
  • [リスト]素晴らしいガンインバージョン
    • このレポは、Gan Inversionに関するリソースのコレクションです。

• 練習する

  • [リスト] Tensorflowの素晴らしいガン
    • GANSのTensorflow実装（生成敵対的ネットワーク）。
  • [チュートリアル] Ganhacks [ ️非アクティブ]
    • ガンを訓練する方法は？ガンを機能させるためのヒントとコツ。
  • [チュートリアル]ガン[ ️非アクティブ]
    • 生成的敵対網のリソースと実装。
  • [チュートリアル] gan_theories [ ️非アクティブ]
    • トレーニングプロセスを安定させ、高品質の画像を生成する方法。

変分自動エンコーダー

参照：機械学習パラダイム - >表現学習

• [リスト] Awesome-Vaes
  • VAE、解体、表現学習、および生成モデルに関する素晴らしい仕事。
• [コードコレクション] pytorch-vae
  • 再現性に焦点を当てて、Pytorchに実装された変分自動エンコーダー（VAE）のコレクション。

ツリーベースとアンサンブルモデル

参照：機械学習パラダイム - >アンサンブル学習

• 一般的な

  • [リスト]素晴らしい決定ツリー研究論文
    • 実装を伴う分類および回帰ツリーの研究論文のキュレーションされたリスト。
  • [リスト]素晴らしいグラデーションブースト研究論文
    • 実装を備えたグラデーションおよびアダプティブブーストペーパーのキュレーションリスト。
  • [リスト]素晴らしいランダムフォレスト[ ️非アクティブ]
    • 樹木ベースの方法などに関するリソースのキュレーションされたリスト。ランダムフォレスト、バグ、ブーストを含むがこれらに限定されません。
  • [リスト]素晴らしいアンサンブル学習[ ️非アクティブ]
    • 書籍、論文、コース、チュートリアル、ライブラリ、データセット。

• 練習する

  • [ライブラリ] xgboost
    • スケーラブル、ポータブル、および分散グラデーションブースト（GBDT、GBRTまたはGBM）ライブラリ。
  • [ライブラリ] LightGBM
    • 高速で分散した高性能勾配ブースト（GBT、GBDT、GBRT、GBM、またはMART）フレームワーク。
  • [図書館] catboost
    • Decision Trees Libraryの高速でスケーラブルな高性能勾配ブースト。
  • [ライブラリ] MLENS
    • 高性能アンサンブル学習のためのPythonライブラリ。
  • [図書館]コンボ
    • 機械学習モデルの組み合わせのためのPythonツールボックス、
  • [ライブラリ]不均衡なエンセンブル（英語と中国語）
    • 类别不平衡/长尾机器学习| Pythonでのクラスの緩和/長尾のアンサンブル学習

機械学習解釈可能性と公平性と倫理

AIの解釈可能性

• 一般的な

  • [リスト]素晴らしい機械学習の解釈可能性
    • 素晴らしい機械学習解釈可能性リソースのキュレーションリスト。
  • [リスト]素晴らしい説明可能なAI
    • このリポジトリには、最近ホットなトピックである説明可能なAI（XAI）に関するフロンティアの研究が含まれています。
  • [リスト]機械学習の解釈可能性
    • H2O.AI機械学習解釈可能性リソース。
  • [リスト] Awesome_Deep_Learning_Interpetability（中国語） [ ️非アクティブ]
    • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

• サブトピック

  • [リスト]素晴らしい説明可能なグラフ推論
    • グラフ機械学習における説明可能性に関連する研究論文とソフトウェアのコレクション。
  • [リスト]敵対的な説明可能なAI
    • モデルの説明に対する敵対的な攻撃、および評価がアプローチします。

• 練習する

  • [チュートリアル]解釈可能なML-Book
    • 解釈可能な機械学習についての予約。
  • [チュートリアル] relutionable_machine_learning_with_python
    • 解釈可能なMLモデルのトレーニング、MLモデルの説明、精度、差別、セキュリティのためのMLモデルのデバッグのための技術の例。

AIの公平性

• 一般的な

  • [リスト]フェアライ
    • これは、公平性に関連する論文やその他のリソースのコレクションです。
  • [リスト] AIの素晴らしい公平性[ ️非アクティブ]
    • キュレーションされたが、おそらく偏っていて不完全なAIリソースの素晴らしい公平性のリスト。

• サブトピック

  • [リスト]素晴らしいNLPフェアネスペーパー
    • NLPの公平性に関する論文。

• 練習する

  • [チュートリアル] Fairness_tutorial
    • データサイエンスシステムのバイアスと公平性を扱う：実用的な実践的なチュートリアル。
  • [図書館] ML-Fairness-Gym [ ️非アクティブ]
    • ソーシャル環境で機械学習ベースの決定システムを展開することの潜在的な長期的な影響を調査する単純なシミュレーションを構築するための一連のコンポーネント。

AIの倫理

• 一般的な

  • [リスト] critalMl [ ️非アクティブ]
    • 倫理的、透明性、公正なAI/MLに向けて：エンジニア、デザイナー、および政策立案者向けの重要な読書リスト。
  • [リスト]機械学習倫理参照[ ️非アクティブ]
    • 機械学習とデータ科学の差別、バイアス、倫理に関する参照。

• サブトピック

  • [リスト] Awesome-Privacy **
    • 倫理的、透明性、公正なAI/MLに向けて：エンジニア、デザイナー、および政策立案者向けの重要な読書リスト。

学際的：機械学習 + X

システム（mlsys/sysml）

• [リスト]機械学習のための素晴らしいシステム
  • 機械学習システムの研究のキュレーションリスト。
• [チュートリアル]機械学習システムの設計パターン
  • 生産における機械学習システムのトレーニング、サービング、および運用のためのシステム設計パターン。
• [メモ] CS-Notes（中国語）
  • mlsys和c ++自学笔记、以及算法、操作系统、后续学习分布式系统、终身更新。
• [注] Hack-Sysml（中国語）
  • SYSMLの学習と実践に関するメモ。
• [リスト] sysml-reading-list [ ️非アクティブ]
  • 機械学習とシステムの交差点での作業のためのコンピューターサイエンス研究のキュレーションリーディングリスト。
• [チュートリアル] dive-into-ml-system（中国語） [ ️非アクティブ]
  • 機械学習システムに飛び込み、ホイールの再発明から始めます。
• [リスト]高速でスケーラブルな機械学習：アルゴリズムとシステム[ ️非アクティブ]
  • これは、分散型機械学習、ディープラーニングなどを含む、機械学習とシステムの最近の進歩に関する論文のコレクションです。

データベース（AIDB/ML4DB）

• [リスト] ML4DB-PAPER-LIST（英語と中国語）
  • [ペーパーリスト] AIDB / ML4DB /自律データベース /智能数据库 /自己運転データベース

ソフトウェアエンジニアリング（mloncode）

• [リスト]ソースコードの機械学習（ウェブサイト）
  • ソースコードの機械学習に関する研究。
• [リスト]素晴らしいマシンラーニングオンソースコード[ ️非アクティブ]
  • ソースコード（mloncode）に適用される機械学習に関連するクールなリンクと研究論文。

サイバーセキュリティ

• [リスト]サイバーセキュリティのための素晴らしい機械学習
  • サイバーセキュリティのための機械学習の使用に関連する驚くほど素晴らしいツールとリソースのキュレーションされたリスト。
• [リスト] Awesome-Cyber​​security-Datasets
  • 驚くほど素晴らしいサイバーセキュリティデータセットのキュレーションリスト。
• [リスト]サイバーセキュリティのための機械学習[ ️非アクティブ]
  • サイバーセキュリティのための機械学習の使用に関連する驚くほど素晴らしいツールとリソースのキュレーションされたリスト。
• [リスト]セキュリティのAI [ ️非アクティブ]
  • IDSEの機械学習に関する論文リスト。

量子コンピューティング

• [リスト]サイバーセキュリティのための素晴らしい機械学習
  • 量子機械学習の分野における素晴らしい論文とクールなリソースのリスト（量子デバイスで実行されている機械学習アルゴリズム）。量子目的での古典的なMLアルゴリズムの使用は含まれていません。

医療とヘルスケア

• [リスト] Healthcare_ml
  • 機械学習をヘルスケアに適用することに関連するリソース。
• [リスト、練習]素晴らしい中国の医療NLP（中国語）
  • 中文医学NLP公开资源整理
• [リスト]素晴らしい医療イメージング[ ️非アクティブ]
  • これは、医療画像の研究を行うために使用するソフトウェアの素晴らしいリストです。

バイオインフォマティクス

• [リスト]素晴らしいバイオインフォマティクス
  • 素晴らしいバイオインフォマティクスソフトウェア、リソース、ライブラリのキュレーションリスト。
• [リスト]素晴らしいバイオインフォマティクスベンチマーク
  • バイオインフォマティクスのベンチマークペーパーとリソースのキュレーションされたリスト。
• [チュートリアル]バイオインフォマティクス
  • バイオインフォマティクス（主にカリキュラム）における無料の独学教育への道。
• [コードコレクション] Biocode
  • これは、バイオインフォマティクススクリプトのコレクションであり、多くの人が有用でコードモジュールを見つけたコードモジュールを見つけて、新しいものをより速くしています。

生物学と化学

• [リスト] Deeplearning-Biology
  • これは、生物学への深い学習方法の実装のリストです。
• [リスト]素晴らしいPython化学
  • 化学に関連する素晴らしいPythonフレームワーク、ライブラリ、ソフトウェア、リソースのキュレーションリスト。
• [リスト]化学と生物学のグラフの深い学習
  • 化学と生物学のグラフ上の深い学習の論文リスト。
• [リスト]素晴らしいdeepbio [ ️非アクティブ]
  • 計算生物学の分野での素晴らしいディープラーニングアプリケーションのキュレーションリスト

財務と取引

• [図書館] Qlib
  • QLIBはAI指向の定量的投資プラットフォームであり、潜在的な潜在性を実現し、研究に力を与え、定量的投資におけるAIテクノロジーの価値を生み出すことを目的としています。
• [リスト、練習] Financial-Machine-Learning
  • 実用的な金融機械学習（FINML）ツールとアプリケーションのキュレーションリスト。
• [リスト]ファイナンスの素晴らしいAI
  • 人々が市場を打ち負かすために使用する研究、ツール、コード。
• [リスト]素晴らしい金融NLP
  • 金融ドメインの自然言語処理の研究。

仕事

• [リスト、練習] Business-Machine-Learning
  • 応用ビジネス機械学習（BML）およびビジネスデータサイエンス（BDS）の例とライブラリのキュレーションリスト。

法

• [リスト]法律情報に関する必見の論文
  • 法的人工知能の論文とデータセット。
• [リスト、練習]法的テキスト分析
  • 法的テキスト分析専用のリソース、方法、およびツール。

機械学習データセット

• [データセット]素晴らしいパブリックデータセット
  • 高品質のトピック中心のパブリックデータソースのこのリスト。
• [データセット] NLPデータセット
  • NLPで使用するテキストデータを備えたフリー/パブリックドメインデータセットのアルファベット順リスト。
• [データセット]素晴らしいデータセットツール
  • 素晴らしいデータセットツールのキュレーションリスト。
• [データセット]素晴らしい時系列データベース
  • 時系列データベースのキュレーションリスト。
• [データセット] Awesome-Cyber​​security-Datasets
  • 驚くほど素晴らしいサイバーセキュリティデータセットのキュレーションリスト。
• [データセット]素晴らしいロボットデータセット
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