awesome machine learning resources

멋진 기계 학습 리소스

언어: [영어] [중국어/중문]

다양한 기계 학습 및 딥 러닝 주제에 걸쳐 선별된 멋진 리소스 목록입니다.

380개 이상의 항목(2021년 12월)을 갖춘 이 저장소의 목표는 다음과 같습니다.

• beginners 기계 학습의 분야와 최신 개발을 이해하도록 돕습니다.
• researchers 새로운 기계 학습 연구 방향을 따르도록 지원합니다.
• engineers 실제 문제를 해결하는 데 적합한 튜토리얼과 라이브러리를 찾을 수 있도록 도와줍니다.

메모:

• 이 프로젝트가 마음에 드셨다면 STAR를 남겨주세요!
• 기여: 부정확하거나 부적절하거나 오래된 콘텐츠를 발견한 경우 이슈를 열거나 PR을 작성해 주시기 바랍니다. 이 목록에 기여해 주시면 대단히 감사하겠습니다!
• 표시: ️ inactive 나타냅니다. 즉, 해당 목록이 업데이트를 중지했지만(12개월 이상) 여전히 초보자에게 좋은 참조가 될 수 있습니다.

새로운 기능:

• [2023년 1월] 그래프 학습에 공정 그래프 학습을 추가하고 시계열/스트림 학습 섹션을 업데이트하세요.
• [08/2022] 그래프 학습에 트래픽 벤치마크 그래프를 추가합니다.
• [2022년 4월] 섹션 그래프 학습 업데이트.
• [2021년 12월] 업데이트 섹션 클러스터링.
• [2021년 12월] AI의 자연어 처리(NLP) 및 공정성 섹션 업데이트.
• [2021/12] 중국어 버전이 출시되었습니다!
• [2021년 12월] 학제간 - 소프트웨어 엔지니어링(MLonCode) 섹션을 추가합니다.
• [2021/12] 패러다임 - 차원 축소(기능 선택/추출) 섹션을 추가합니다.
• 더

  [2021/12] Awesome Awesome Machine Learning 첫 번째 커밋!
  

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불균형 앙상블 [PythonLib]

불균형 학습 [굉장함]

자기 주도형 앙상블 [ICDE]

메타샘플러 [NeurIPS]

목차

• 목차
• 일반 기계 학습
• 머신러닝 패러다임
  • 준/자기 지도 학습
  • 대조 학습
  • 표현 학습(임베딩)
  • 측정 학습
  • 강화 학습
  • 전이 학습
  • 메타러닝
  • 다중 작업 학습
  • 불균형/롱테일 학습
  • 퓨샷 학습
  • 적대적 학습
  • 강력한 학습
  • 능동적 학습
  • 평생/증분/지속 학습
  • 앙상블 학습
  • 자동화된 기계 학습(AutoML)
  • 연합학습
  • 이상 탐지
  • 클러스터링
  • 차원 축소(특징 선택/추출)
• 기계 학습 작업 및 응용
  • 컴퓨터 비전(CV)
  • 자연어 처리(NLP)
  • 다중 모드 및 교차 모드 학습
  • 그래프 학습
  • 지식 그래프
  • 시계열/스트림 학습
  • 추천 시스템
  • 정보 검색
  • 게임 및 검색
• 기계 학습 모델
  • 사전 학습 및 기초 모델
    • NLP(BERT, RoBERTa, GPT 등)
    • CV (비주얼 트랜스포머 등)
    • 다른 주제에
  • CNN(컨벌루션 신경망)
  • 순환 신경망(RNN, LSTM, GRU 등)
  • 그래프 신경망(GNN, GCN, GAT 등)
  • 생성 모델 및 생성적 적대 신경망(GAN)
  • 변형 자동 인코더
  • 트리 기반 및 앙상블 모델
• 기계 학습 해석성 및 공정성 및 윤리
  • AI의 해석성
  • AI의 공정성
  • AI의 윤리
• 학제간: 기계 학습 + X
  • 시스템(MLSys/SysML)
  • 데이터베이스(AIDB/ML4DB)
  • 소프트웨어 엔지니어링(MLonCode)
  • 사이버 보안
  • 양자 컴퓨팅
  • 의료 및 헬스케어
  • 생물정보학
  • 생물학 및 화학
  • 금융 및 무역
  • 사업
  • 법
• 기계 학습 데이터세트
• 생산 기계 학습
  • 오픈 소스 라이브러리
  • 빅데이터 프레임워크
• 승인
• 기여자

일반 기계 학습

• 관행

  • [리스트, 라이브러리] 멋진 머신러닝
    • 훌륭한 기계 학습 프레임워크, 라이브러리 및 소프트웨어의 선별된 목록(언어별)입니다.
  • [라이브러리] scikit-learn
    • scikit-learn: Python의 기계 학습.

• 연구

  • [목록] 논문-문학-ML-DL-RL-AI
    • ML/DL/RL/AI에 관한 영향력 있고 널리 인용되는 논문 및 문헌입니다.
  • [목록] 멋진 딥러닝 [ ️ 비활성]
    • 훌륭한 딥 러닝 도서, 강좌, 비디오, 강의, 튜토리얼 등이 선별된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 딥러닝 논문 [ ️ 비활성]
    • 가장 많이 인용된 딥러닝 논문(2012-2016)의 선별된 목록입니다.

머신러닝 패러다임

준/자기 지도 학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 준지도 학습
    • 훌륭한 준지도 학습 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 놀라운 자기 지도 학습
    • 훌륭한 자기 지도 학습 리소스의 엄선된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 자기 감독 논문
    • 자기 지도 학습, 표현 학습에 관한 논문을 수집합니다.

• 하위 주제

  • [목록] Awesome Graph 자기 지도 학습
    • 멋진 자기 지도형 그래프 표현 학습 리소스를 선별한 목록입니다.
  • [목록] 멋진 자체 감독 GNN
    • 그래프 신경망(GNN)의 자기 지도 학습에 관한 논문.

• 관행

  • [라이브러리] mmselfsup
    • OpenMMLab 자가 지도 학습 도구 상자 및 벤치마크.
  • [도서관] 유니름
    • 작업, 언어 및 양식에 걸친 대규모 자체 감독 사전 교육.
  • [도서관] 알버트
    • 언어 표현의 자기 지도 학습을 위한 Lite BERT.

대조 학습

• 일반적인

  • [목록] PyContrast
    • 이 저장소에는 최근 대조 학습 논문이 나열되어 있으며 그 중 다수에 대한 코드가 포함되어 있습니다.
  • [목록] 멋진 대조 학습
    • 멋진 대조 자기 지도 학습 논문의 포괄적인 목록입니다.
  • [목록] 멋진 대조 학습 논문 및 코드
    • 멋진 대조 학습 논문 및 코드의 포괄적인 목록입니다.

• 관행

  • [라이브러리] PyGCL
    • PyTorch용 그래프 대조 학습 라이브러리.

표현 학습(임베딩)

• 일반적인

  • [목록] 멋진 임베딩 모델 [ ️ 비활성]
    • 훌륭한 임베딩 모델 튜토리얼, 프로젝트 및 커뮤니티의 엄선된 목록입니다.
  • [목록] 멋진-표현-학습
    • 표현 학습 주제에 대한 읽기 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] awesome-sentence-embedding
    • 사전 훈련된 문장 및 단어 임베딩 모델의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 암시적 신경 표현
    • 암시적 신경 표현에 대한 선별된 리소스 목록입니다.
  • [목록] awesome-2vec
    • 2vec 유형 임베딩 모델의 선별된 목록입니다.
  • [목록] Awesome-VAE
    • VAE, 분리, 표현 학습 및 생성 모델에 대한 놀라운 작업입니다.
  • [목록] Transformers를 사용한 멋진 시각적 표현 학습
    • 컴퓨터 비전의 멋진 변환기(self-attention).
  • [목록] 멋진 딥 그래프 표현 학습
    • 멋진 심층 그래프 표현 학습 리소스를 선별한 목록입니다.
  • [목록] awesome-network-embedding [ ️ 비활성]
    • 네트워크 표현 학습, 그래프 임베딩, 지식 임베딩.
  • [목록] NRL/NE에서 꼭 읽어야 할 논문. [ ️ 비활성]
    • NRL: 네트워크 표현 학습. NE: 네트워크 임베딩.
  • [목록] 풀린-표현-논문 [ ️ 비활성]
    • 풀린(때때로 "기존") 표현 학습에 관한 논문입니다.
  • [목록] 이종 그래프에 대한 표현 학습 [ ️ 비활성]
    • 이종 그래프 임베딩, 이종 GNN 및 애플리케이션.

측정 학습

• 관행
  • [라이브러리] pytorch-metric-learning
    • 애플리케이션에서 심층 메트릭 학습을 사용하는 가장 쉬운 방법입니다.
  • [라이브러리] 메트릭-학습
    • metric-learn: Python의 메트릭 학습.
  • [코드 모음] 심층-메트릭-학습-기준선 [ ️ 비활성]
    • 심층 메트릭 학습 파이프라인을 위한 PyTorch 구현.

강화 학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 강화 학습
    • 강화 학습 전용으로 선별된 리소스 목록입니다.
  • [목록] 멋진 DL 및 RL 논문 및 기타 리소스
    • 딥러닝과 심층 강화학습에 관한 최근 논문 목록입니다.
  • [목록] 어썸 딥 RL
    • 훌륭한 심층 강화 학습 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] Awesome Reinforcement Learning (CH/中文) [ ️ 비활성]
    • 强chemistry习从入门到放弃的资料

• 하위 주제

  • [목록] Awesome Offline RL
    • 오프라인 강화학습에 관한 연구 및 리뷰 논문 모음입니다.
  • [목록] Awesome Real World RL
    • 강화 학습이 실제 상황에서 작동하도록 하기 위한 훌륭한 리소스입니다. 논문, 프로젝트 등.
  • [목록] 멋진 게임 AI
    • 다중 에이전트 학습에 대한 선별되었지만 불완전한 게임 AI 리소스 목록입니다.
  • [목록] 멋진 RL 대회
    • 강화 학습을 위한 대회 모음입니다.
  • [목록] 멋진 로봇공학
    • 다음은 로봇 공학에 관한 다양한 서적, 강좌 및 기타 리소스 목록입니다.
  • [목록] 자연어 처리(NLP)를 위한 멋진 RL [ ️ 비활성]
    • 자연어 처리를 위한 강화 학습 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 사이버 보안을 위한 멋진 RL
    • 사이버 보안에 적용되는 강화 학습 전용 리소스 목록입니다.

• 관행

  • [도서관] 체육관
    • 강화 학습 알고리즘을 개발하고 비교하기 위한 툴킷입니다.
  • [라이브러리] trfl
    • TensorFlow 강화 학습.
  • [라이브러리] rlpyt
    • PyTorch의 강화 학습.
  • [라이브러리] rlkit
    • PyTorch에서 구현된 강화 학습 프레임워크 및 알고리즘.
  • [도서관] 마로
    • MARO(Multi-Agent Resource Optimization) 플랫폼은 실제 리소스 최적화 문제에 대한 서비스형 강화 학습(RaaS)의 인스턴스입니다.
  • [도서관] 도적
    • Multi-Armed Bandits를 위한 Python 라이브러리입니다.
  • [라이브러리] BanditLib
    • 상황별 도적 알고리즘 라이브러리.
  • [튜토리얼] 강화 학습 소개
    • Sutton & Barto의 저서 Reinforcement Learning: An Introduction(2판)에 대한 Python 복제입니다.
  • [코드집] 강화학습 [ ️ 비활성]
    • 강화 학습 알고리즘의 구현. Python, OpenAI 체육관, Tensorflow.
  • [튜토리얼] Tensorflow를 이용한 강화 학습(영어&중국어) [ ️ 비활성]
    • 강화 학습 방법 및 튜토리얼.
  • [코드집] 강화학습 [ ️ 비활성]
    • 최소 및 깔끔한 강화 학습 예제.

전이 학습

• 일반적인

  • [목록] 迁移school习 전이 학습
    • 전이 학습에 대한 모든 것.
  • [목록] 멋진 전이 학습
    • 전이 학습, 도메인 적응, 도메인 간 번역 전반에 관한 멋진 논문과 유용한 리소스 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 멋진 도메인 적응
    • 이 저장소는 논문, 코드 등을 포함하여 도메인 적응에 관한 멋진 것들의 모음입니다.
  • [목록] 도메인 일반화
    • 도메인 일반화 논문 및 데이터 세트.

• 관행

  • [도서관] 편입-학습-도서관
    • 도메인 적응, 작업 적응 및 도메인 일반화를 위한 전이 학습 라이브러리입니다.
  • [코드집] deep-transfer-learning
    • 심층 도메인 적응 알고리즘 구현 모음
  • [튜토리얼] 파이썬으로 실습 전수 학습 [ ️ 비활성]
    • Python 딥러닝 생태계를 사용하여 사전 학습을 전송함으로써 딥러닝이 단순화되었습니다.

메타러닝

• 일반적인

  • [코드컬렉션] Torchmeta
    • PyTorch의 퓨샷 학습 및 메타 학습을 위한 확장 및 데이터 로더 모음입니다.
  • [목록] 메타러닝 논문 [ ️ 비활성]
    • 메타러닝/ 학습을 위한 학습/ 원샷러닝/ 평생학습.
  • [목록] 멋진 메타 학습 [ ️ 비활성]
    • Meta Learning 논문, 코드, 서적, 블로그, 비디오, 데이터 세트 및 기타 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] awesome-meta-learning [ ️ 비활성]
    • 메타 학습 리소스의 선별된 목록입니다.

• 관행

  • [라이브러리] learn2learn
    • 메타 학습 연구를 위한 PyTorch 라이브러리.
  • [코드집] pytorch-meta
    • PyTorch의 퓨샷 학습 및 메타 학습을 위한 확장 및 데이터 로더 모음입니다.
  • [튜토리얼] Python을 이용한 메타 학습 실습 [ ️ 비활성]
    • Tensorflow를 통해 One-Shot Learning, MAML, Reptile, Meta-SGD 등을 사용하여 학습하는 방법을 배웁니다.

다중 작업 학습

• 일반적인

  • [목록] 멀티태스킹 학습
    • 멀티태스킹 학습 학자, 논문, 설문 조사, 슬라이드, 회의록 및 오픈 소스 프로젝트.
  • [목록] 놀라운 다중 작업 학습
    • ML 관점에서 본 다중 작업 학습(MTL)에 관한 2021년 최신 논문 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] Awesome Multi-Task Learning (시력을 위한)
    • 컴퓨터 비전을 위한 다중 작업 학습에 관한 논문 목록입니다.

• 관행

  • [코드 모음] 다중 작업 학습-PyTorch
    • PyTorch에서 여러 다중 작업 학습 모델과 훈련 전략을 구현합니다.

불균형/롱테일 학습

• 일반적인

  • [목록] 놀라운 불균형 학습
    • 불균형(롱테일) 학습에 관한 모든 것. 프레임워크 및 라이브러리(프로그래밍 언어별로 그룹화됨), 연구 논문(연구 분야별로 그룹화됨), 불균형 데이터 세트, 알고리즘, 유틸리티, Jupyter Notebook 및 Talks.
  • [목록] 멋진 롱테일 학습
    • 컴퓨터 비전에서의 응용, 특히 이미지 분류, 극단적인 다중 레이블 학습(XML), 특히 텍스트 분류 등 관련 논문이 요약되어 있습니다.
  • [목록] 멋진 롱테일 학습*
    • 훌륭하고 심층적인 긴 꼬리 학습 리소스를 엄선한 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 멋진 긴꼬리 인식
    • 롱테일 인식 및 관련 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 굉장한 불균형 시계열 분류 [ ️ 비활성]
    • 딥러닝을 이용한 불균형 시계열 분류 논문 목록.

• 관행

  • [라이브러리] 불균형-학습
    • 기계 학습에서 불균형 데이터 세트의 저주를 해결하기 위한 Python 패키지입니다.
  • [라이브러리] imbalanced-ensemble (영어&중국어)
    • 类别不平衡/长尾机器학술 | Python의 클래스 불균형/긴 꼬리 앙상블 학습

퓨샷 학습

• 일반적인

  • [목록] Awesome Papers Few Shot
    • 최고의 컨퍼런스에 발표된 몇 장의 학습 논문입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 샷 의미론적 분할 논문 몇 편
    • 퓨샷 의미론적 분할에 관한 논문.
  • [목록] 멋진 Few-Shot 이미지 생성
    • 퓨샷 이미지 생성과 관련된 논문, 데이터 세트 및 관련 링크입니다.

• 관행

  • [코드집] 퓨샷학습 [ ️ 비활성]
    • 몇 번의 학습 연구를 재현하기 위한 깨끗하고 읽기 쉽고 테스트된 코드입니다.

적대적 학습

참조: 기계 학습 모델 -> 생성 모델 및 생성적 적대 신경망(GAN)

• 일반적인

  • [목록] 멋진 적대적 기계 학습 [ ️ 비활성]
    • 멋진 적대적 기계 학습 리소스를 엄선한 목록입니다.
  • [목록] 딥러닝을 위한 멋진 적대적 예 [ ️ 비활성]
    • 딥 러닝의 적대적 사례에 대한 놀라운 리소스 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 텍스트 적대적 공격 및 방어(TAAD)에 관해 꼭 읽어야 할 논문
  • [목록] 그래프 적대 학습 문헌
    • 그래프 구조 데이터에 대한 적대적 공격 및 방어 논문의 선별된 목록입니다.

• 관행

  • [라이브러리] adversarial-robustness-toolbox
    • ART(Adversarial Robustness Toolbox) - 기계 학습 보안을 위한 Python 라이브러리입니다.
  • [라이브러리] AdversarialDNN-플레이그라운드
    • 적대적 기계 학습을 위한 웹 기반 시각화 도구/LiveDemo.

강력한 학습

• 일반적인

  • [목록] 퓨샷 학습 연구를 재현하기 위한 깨끗하고 읽기 쉽고 테스트된 코드. 라벨 노이즈를 사용한 멋진 학습
    • 시끄러운 라벨 학습을 위해 엄선된 리소스 목록
  • [목록] 강력한 ML 논문(방어)
    • 강력한 기계 학습에 대한 관련 논문(저희는 주로 방어에 중점을 둡니다).

• 관행

  • [라이브러리] adversarial-robustness-toolbox
    • ART(Adversarial Robustness Toolbox) - 기계 학습 보안을 위한 Python 라이브러리입니다.
  • [도서관] 견고성-체육관
    • Robustness Gym은 기계 학습을 위한 평가 도구 키트입니다.
  • [라이브러리] RoboDG
    • 보이지 않는 도메인을 일반화하고 개인 정보 보호 및 기타 공격에 강력한 기계 학습 모델을 구축하기 위한 툴킷입니다.

능동적 학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 능동적 학습
    • 이전의 능동학습 작품을 분류하였습니다.
  • [목록] 멋진 능동적 학습*
    • 엄선된 멋진 능동적 학습 목록입니다.
  • [목록] 멋진 능동적 학습**
    • 머신러닝의 능동적 학습과 관련된 리소스 목록입니다.

• 관행

  • [라이브러리] modAL
    • Python용 모듈형 활성 학습 프레임워크입니다.
  • [라이브러리] libact
    • libact: Python의 풀 기반 활성 학습
  • [라이브러리] pytorch_active_learning
    • Human-in-the-Loop 기계 학습 책과 함께 제공되는 능동 학습용 PyTorch 라이브러리입니다.
  • [코드집] 딥액티브러닝
    • 여러 능동 학습 알고리즘의 Python 구현입니다.
  • [코드 모음] 활동적인 학습 놀이터 [ ️ 비활성]
    • 다양한 능동 학습 알고리즘을 실험하기 위한 Python 모듈입니다.

평생/증분/지속 학습

• 일반적인

  • [목록] Awesome Incremental Learning / 평생학습
    • 증분 학습/평생 학습에 관한 논문.
  • [목록] 지속적인 학습 문학
    • 지속적인 학습에 관한 논문.
  • [목록] Awesome 지속적/평생 학습
    • 논문, 블로그, 데이터 세트 및 소프트웨어.
  • [목록] 지속적인 학습 논문
    • ContinualAI가 선별한 지속적인 학습 논문 목록입니다.
  • [목록] 평생학습 논문 목록 [ ️ 비활성]
    • 평생 학습 / 지속적인 학습에 관한 논문.

• 관행

  • [코드집] 지속적인 학습
    • 지속적인 학습을 위한 다양한 방법을 PyTorch로 구현합니다.
  • [코드 모음] Incremental_learning.pytorch
    • 점진적 학습 문서 구현 모음입니다.
  • [코드 모음] 지속적인 학습-벤치마크 [ ️ 비활성]
    • 널리 사용되는 연속 학습 알고리즘을 사용하여 세 가지 유형의 작업 전환을 평가합니다.

앙상블 학습

참조: 기계 학습 모델 -> 트리 기반 및 앙상블 모델

• 일반적인

  • [목록] 멋진 앙상블 학습 [ ️ 비활성]
    • 책, 논문, 강좌, 튜토리얼, 라이브러리, 데이터세트.

• 하위 주제

  • [목록] Awesome Gradient Boosting 연구 논문
    • 구현이 포함된 그래디언트 및 적응형 부스팅 문서의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 어썸 랜덤 포레스트 [ ️ 비활성]
    • 랜덤 포레스트, 배깅, 부스팅을 포함하되 이에 국한되지 않는 트리 기반 방법 등에 관한 엄선된 리소스 목록입니다.

• 관행

  • [라이브러리] xgboost
    • 확장 가능하고 이식 가능하며 분산형 그라디언트 부스팅(GBDT, GBRT 또는 GBM) 라이브러리.
  • [라이브러리] LightGBM
    • 빠르고 분산된 고성능 그래디언트 부스팅(GBT, GBDT, GBRT, GBM 또는 MART) 프레임워크입니다.
  • [라이브러리] 캣부스트
    • 빠르고 확장 가능한 고성능 의사결정 트리 기반 Gradient Boosting 라이브러리입니다.
  • [라이브러리] 콤보
    • 기계 학습 모델 조합을 위한 Python 도구 상자,
  • [라이브러리] imbalanced-ensemble (영어&중국어)
    • 类别不平衡/长尾机器학술 | Python의 클래스 불균형/긴 꼬리 앙상블 학습
  • [라이브러리] 밀렌즈 [ ️ 비활성]
    • 고성능 앙상블 학습을 위한 Python 라이브러리입니다.

자동화된 기계 학습(AutoML)

• 일반적인

  • [목록] 멋진 AutoML 논문
    • 자동화된 기계 학습 논문, 기사, 튜토리얼, 슬라이드 및 프로젝트.
  • [목록] 멋진 AutoDL
    • 자동화된 딥 러닝 관련 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 AutoML
    • AutoML 관련 연구, 도구, 프로젝트 및 기타 리소스 목록을 선별합니다.

• 하위 주제

  • [목록] Awesome Neural Architecture 검색 논문
    • 신경 아키텍처 검색 논문
  • [목록] 멋진 건축물 검색 [ ️ 비활성]
    • 훌륭한 아키텍처 검색 및 하이퍼 매개변수 최적화 리소스의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 AutoML 및 경량 모델 [ ️ 비활성]

• 관행

  • [라이브러리] NNI (신경망 인텔리전스)
    • 기능 엔지니어링, 신경 아키텍처 검색, 모델 압축, 초매개변수 조정을 포함하여 기계 학습 수명주기를 자동화하기 위한 오픈 소스 AutoML 도구 키트입니다.
  • [도서관] 티팟
    • 유전 프로그래밍을 사용하여 기계 학습 파이프라인을 최적화하는 Python 자동화 기계 학습 도구입니다.
  • [도서관] 루드비히
    • 데이터 중심의 선언적 딥러닝 프레임워크.
  • [도서관] 오토케라스
    • 딥 러닝을 위한 AutoML 라이브러리.
  • [라이브러리] 자동ML
    • (Google Brain AutoML) AutoML 관련 모델 및 라이브러리 목록입니다.
  • [도서관] 오토글루온
    • AutoGluon: 텍스트, 이미지, 표 형식 데이터용 AutoML
  • [라이브러리] 아다넷
    • 학습이 보장되는 빠르고 유연한 AutoML입니다.
  • [도서관] FLAML
    • AutoML 및 튜닝을 위한 빠른 라이브러리입니다.

연합학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 연합 학습
    • Arxiv(주로)에서 재구성된 연합 학습 출판물의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 멋진 연합 학습*
    • 기계 학습의 연합 학습 및 개인 정보 보호와 관련된 리소스 목록입니다.
  • [목록] 멋진 연합 학습
    • 연합 학습에 대한 선별된 연구 목록입니다.
  • [목록] 联邦school习 연합 학습
    • 연합 학습에 관한 모든 것.
  • [목록] 연합학습
    • 연합 학습 논문(주제별로 그룹화).

• 하위 주제

  • [목록] 멋진 연합 컴퓨팅
    • 연합 방식(분산형, 분산형)으로 수행되는 ML에 관한 연구 논문, 코드, 튜토리얼 및 블로그 모음입니다.
  • [목록] 그래프 및 GNN 논문에 대한 멋진 연합 학습
    • 그래프, 특히 GNN, 지식 그래프 및 비공개 GNN에 대한 연합 학습입니다.

• 관행

  • [도서관] 페이트
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    • 연합 학습 구현을 위한 프레임워크(TensorFlow)입니다.
  • [코드] Federated-Learning-PyTorch
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  • [도서관] 꽃
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이상 탐지

• 일반적인

  • [목록] 이상 탐지 학습 리소스
    • 도서, 학술 논문, 온라인 강좌, 비디오, 특이치 데이터 세트, 오픈 소스, 상업 라이브러리, 툴킷, 주요 컨퍼런스, 저널.
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• 하위 주제

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    • 로그 분석, 이상 탐지, 오류 위치 파악 및 AIOps에 대한 출판물 및 연구원입니다.

• 관행

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  • [코드] RNN-시계열-이상-탐지
    • Pytorch에 구현된 RNN 기반 시계열 이상 탐지 모델.
  • [라이브러리(R)] AnomalyDetection [ ️ 비활성]
    • R을 이용한 이상 탐지
  • [도서관] 루미놀 [ ️ 비활성]
    • 이상 탐지 및 상관 관계 라이브러리.

클러스터링

• 일반적인

  • [목록] 심층 클러스터링
    • 심층 클러스터링: 방법 및 구현

• 하위 주제

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    • 커뮤니티 탐지 논문 모음입니다.
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    • 최첨단(SOTA), 새로운 다중 뷰 클러스터링 방법(논문, 코드 및 데이터 세트)을 위한 컬렉션입니다.
  • [목록] Awesome-Deep-Graph-Clustering
    • 최첨단(SOTA), 새로운 딥 그래프 클러스터링 방법(논문, 코드 및 데이터 세트) 모음입니다.

• 관행

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    • Python으로 작성된 시계열 분류 및 클러스터링 코드.

차원 축소(특징 선택/추출)

• 일반적인

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    • 기계 학습을 위한 기능 엔지니어링 기술 전용으로 선별된 리소스 목록입니다.

• 관행

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    • xx특별히/数据降维:PCA, LDA, MDS, LLE, TSNE等降维算法적 Python实现xxx.
  • [튜토리얼] 기능 엔지니어링 및 기능 선택 [ ️ 비활성]
    • Python의 구현과 예제가 포함된 기능 엔지니어링 및 기능 선택을 위한 가이드입니다.
  • [튜토리얼] 기계 학습을 위한 기능 선택 [ ️ 비활성]
    • 기계 학습에서 전처리 중 기능 선택에 대한 예가 포함된 방법입니다.

기계 학습 작업 및 응용

컴퓨터 비전(CV)

• 일반적인

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    • 멋진 컴퓨터 비전 리소스를 엄선한 목록입니다.
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    • Computer-Vision(CV) 서류로 Transformer를 수집하세요.
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    • 컴퓨터 비전을 위한 선별된 딥 러닝 리소스 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] Transformers를 사용한 멋진 시각적 표현 학습
    • 컴퓨터 비전의 멋진 변환기(self-attention).
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    • 얼굴 감지 및 분할, 정렬 및 추적 등.
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    • 딥 러닝을 사용한 객체 감지 및 추적을 위한 논문, 데이터 세트, 코드 및 기타 리소스 모음입니다.
  • [목록] 영상 분석을 위한 멋진 딥러닝
    • 영상분석, 특히 영상분석 연구를 위한 다중모달 학습.
  • [목록] 이미지 및 비디오 디블러링
    • 이미지 및 비디오 디블러링을 위한 엄선된 리소스 목록입니다.
  • [목록] 샷 의미론적 분할 논문 몇 편
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  • [목록] 멋진 Few-Shot 이미지 생성
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    • 영상 이상 탐지 논문, 코드 모음 공개.
  • [목록] 3D 머신러닝
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    • 3D 기술, SLAM, vSLAM, 기술
  • [목록] 딥러닝 방법을 이용한 3D 재구성
    • 이 목록의 초점은 Github에서 호스팅되는 오픈 소스 프로젝트에 있습니다.
  • [목록] Awsome_Deep_Geometry_Learning
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  • [목록] 멋진 이미지 분류 [ ️ 비활성]
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    • 인간 자세 관련 문제에 대한 자료 모음입니다.
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    • 비디오 생성 및 비디오 표현 학습에 관한 훌륭한 작품(현재 257개 논문)의 선별된 목록입니다.

자연어 처리(NLP)

• 일반적인

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  • [목록] 자연어 처리 진행 상황 추적
    • 가장 일반적인 NLP 작업에 대한 데이터세트와 최신 기술을 포함하여 자연어 처리(NLP)의 진행 상황을 추적하는 리포지토리입니다.
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    • Transformers(BERT), Attention 메커니즘, Transformer 아키텍처/네트워크 및 NLP의 전이 학습.
  • [목록] funNLP: 가장 강력한 NLP 무기고(중국어)
    • NLP민속적 乐园: 几乎最완전한 中文NLP资源库
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    • 此项目是机器science习、NLP면试中常考到的知识点와代码实现，也是작동법工程师必会的리리论基础知识
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    • 中文自然语言处理慳资料
  • [목록] 멋진 BERT [ ️ 비활성]
    • 이 저장소는 BERT 관련 리소스를 수집하기 위한 것입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 기계번역 읽기 목록
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  • [목록] 사전 훈련된 언어 모델(PLM)에 관한 필수 읽기 논문
    • PLM에 대한 대표적인 작업을 나열하고 다이어그램과의 관계를 보여줍니다.
  • [목록] PromptPapers
    • 사전 훈련된 언어 모델을 위한 프롬프트 기반 튜닝에 대한 필수 읽어 논문입니다.
  • [목록] NRE에서 꼭 읽어야 할 논문
    • NRE: 신경관계 추출.
  • [목록] 멋진 질문 답변
    • QA(질문 응답) 주제에 대한 선별된 목록입니다.
  • [목록] 텍스트 적대적 공격 및 방어(TAAD)
    • 텍스트적 적대적 공격과 방어에 관해 꼭 읽어야 할 논문입니다.
  • [목록] 기계 독해.
    • 기계 독해에 관해 꼭 읽어야 할 논문입니다.
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    • 中文医학NLP공공开资源整리
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    • KRL: 지식 표현 학습. KE: 지식 임베딩.

• 관행

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    • nlp-tutorial Pytorch를 사용하여 NLP를 공부하는 사람을 위한 튜토리얼입니다.
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다중 모드 및 교차 모드 학습

• 다중 모드

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    • 다중 모드 기계 학습 주제에 대한 읽기 목록입니다.
  • [목록] 멋진 다중 모드 연구
    • 다중 모드 기계 학습 연구 논문.

• 크로스모달

  • [목록] 교차 모달 검색 튜토리얼
    • 교차 모달 일치 및 검색에 관한 논문.
  • [목록] 딥러닝을 통한 놀라운 비디오-텍스트 검색
    • 비디오 텍스트 검색을 위한 선별된 딥 러닝 리소스 목록입니다.
  • [목록] 멋진 문서 이해
    • IDP(지능형 문서 처리)와 관련된 DU(문서 이해) 주제에 대해 선별된 리소스 목록입니다.
  • [목록] Awesome-Cross-Modal-Video-Moment-Retrieval(중국어)

그래프 학습

참조: 기계 학습 모델 -> 그래프 신경망(GNN, GCN, GAT 등)

• 일반적인

  • [목록] 그래프 기반 딥러닝 문헌
    • 그래프 기반 딥러닝 관련 컨퍼런스 출판물.
  • [목록] 그래프를 위한 딥러닝 문헌
    • 그래프 딥러닝에 관한 논문 목록입니다.
  • [목록] GNNPapers
    • GNN에서 꼭 읽어야 할 논문.

• 벤치마크

  • [벤치마크] 도시 교통 예측을 위한 그래프 기반 딥러닝 모델
    • DL-Traff: 도시 교통 예측을 위한 딥 러닝 모델 조사 및 벤치마크

• 하위 주제

  • [목록] 멋진 그래프 분류
    • 참조 구현과 함께 임베딩, 딥 러닝, 그래프 커널 및 분해 논문을 다루는 그래프 분류 방법 모음입니다.
  • [목록] 설명 가능한 그래프 추론
    • 그래프 머신러닝의 설명 가능성과 관련된 연구 논문 및 소프트웨어 모음입니다.
  • [목록] Awesome Graph 자기 지도 학습
    • 멋진 자기 지도형 그래프 표현 학습 리소스를 선별한 목록입니다.
  • [목록] 그래프 적대 학습 문헌
    • 그래프 구조 데이터에 대한 적대적 공격 및 방어 논문의 선별된 목록입니다.
  • [목록] 화학 및 생물학 그래프를 위한 딥러닝
    • 화학 및 생물학 그래프에 대한 딥러닝 논문 목록입니다.
  • [목록] 그래프 및 GNN 논문에 대한 멋진 연합 학습
    • 그래프, 특히 GNN, 지식 그래프 및 비공개 GNN에 대한 연합 학습.
  • [목록] 멋진 딥 그래프 표현 학습
    • 멋진 심층 그래프 표현 학습 리소스를 선별한 목록입니다.
  • [목록] Graph4NLP 문헌
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  • [목록] GNN4Traffic
    • 교통 예측을 위한 그래프 신경망 컬렉션을 위한 저장소입니다.
  • [목록] GNN 기반 추천 시스템
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  • [목록] Awesome-GNN-추천
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  • [목록] 대규모 그래프의 멋진 GNN
    • 대규모 그래프 데이터 세트/네트워크.
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  • [목록] NRL/NE에서 꼭 읽어야 할 논문. [ ️ 비활성]
    • NRL: 네트워크 표현 학습. NE: 네트워크 임베딩.
  • [목록] 이종 그래프에 대한 표현 학습 [ ️ 비활성]
    • 이종 그래프 임베딩, 이종 GNN 및 애플리케이션.

• 관행

  • [목록] 멋진 그래프
    • 그래프 데이터베이스 및 그래프 컴퓨팅 도구에 대한 선별된 리소스 목록입니다.

지식 그래프

• 일반적인

  • [목록] 지식 그래프
    • 지식그래프, 코드, 독서노트 모음
  • [튜토리얼] 멋진 지식 그래프(중국어)
    • 整理知识图谱상공과학习资料，提供系统化적지识图谱학习路径
  • [목록] 멋진 지식 그래프
    • 지식 그래프 관련 학습 자료, 데이터베이스, 도구 및 기타 리소스입니다.
  • [목록] 지식 그래프 학습
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    • 지식 그래프 추론 논문.
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    • 自然语言处理, 知识图谱, 对话系统

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    • 그래프 데이터베이스 및 그래프 컴퓨팅 도구에 대한 선별된 리소스 목록입니다.

시계열/스트림 학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 시계열
    • 최신 논문, 코드 및 기타 리소스 목록은 시계열 예측에 중점을 둡니다.
  • [목록] 멋진 시계열
    • 시계열 영역에 대한 종합적인 조사。
  • [목록] Awesome Time Series Papers (영어&중국어) [ ️ 비활성]
    • 시계열 분석에 관한 다양한 연구 분야의 훌륭한 논문 목록입니다.

• 하위 주제

  • [목록] 놀라운 시계열 이상 탐지
    • 시계열 데이터의 이상 탐지를 위한 도구 및 데이터세트 목록입니다.
  • [목록] 딥러닝 시계열 예측
    • 시계열 예측을 위해 딥 러닝을 사용한 리소스, 코드 및 실험입니다.
  • [목록] 굉장한 학습 기반 시간-시리즈-커 캐스트
    • 굉장한 학습 기반 시간 시리즈-커 캐스트.
  • [목록] 멋진 시계열 분석 및 데이터 마이닝
    • 시계열 분석 또는 시계열 데이터 마이닝을위한 학습 리소스, 도구 및 데이터 세트의 수집 목록.

• 관행

  • [목록, 연습] Awesome_time_series_in_python
    • 파이썬 라이브러리, 데이터 세트, 시계열 처리를위한 프레임 워크.
  • [데이터 세트] 멋진 시계열 데이터베이스
    • 시계열 데이터베이스의 선별 된 목록.
  • [도서관] FOST
    • 시간적, 공간적, 계층 적 예측을위한 쉬운 도구.

추천 시스템

• 일반적인

  • [목록] 멋진 rspapers
    • 최고 컨퍼런스의 추천 시스템 논문.
  • [목록] Awesome-Recsys [ ️ 비활성]
    • 멋진 추천 시스템 (연구)의 선별 된 목록.
  • [목록] Awesome-Recommender-Systems (중국어) [ ️ 비활성]
    • 추천 시스템에 대한 멋진 리소스 목록.

• 하위 지역

  • [목록] 산업 검색, 추천 및 광고를위한 멋진 딥 러닝 논문
    • 임베딩, 매칭, 순위 (CTR 예측, CVR 예측), 포스트 순위, 이전 및 강화 학습에 중점을 둡니다.
  • [목록] GNN 기반 추천 시스템
    • 그래프 신경망을 기반으로하는 추천 알고리즘 색인.
  • [목록] nlp4rec-papers
    • 추천 시스템을위한 NLP의 종이 컬렉션.
  • [목록] Awesome-GNN- 권장
    • 권장하는 GNN.

정보 검색

• [목록] 멋진 정보 검색
  • 웹 주변의 모든 정보 검색 및 웹 검색 리소스의 선별 된 목록.

게임 및 검색

• [목록] 멋진 Monte Carlo Tree Search Papers
  • 구현이 포함 된 Monte Carlo Tree 검색 용지의 선별 된 목록.

기계 학습 모델

사전에 사전 및 기초 모델

NLP에서 (Bert, Roberta, GPT 등)

• 기초 모델

  • [목록] 미리 훈련 된 언어 모델 (PLMS)에 대한 필수 논문
    • PLM에 대한 대표적인 작업을 나열하고 다이어그램과의 관계를 보여줍니다.
  • [목록] 버트 관련 논문
    • 이것은 Bert 관련 논문의 목록입니다.
  • [목록] NLP의 멋진 버트 및 전송 학습
    • 변압기 (BERT),주의 메커니즘, 변압기 아키텍처/네트워크 및 NLP의 전송 학습.
  • [목록] PTMS : NLP의 미리 훈련 된 모델 (중국어)
    • NLP 预训练模型的全面总结
  • [목록, 모델] 굉장한 사전에 사기 중국 NLP 모델 (중국어)
    • 高质量中文预训练模型集合
  • [목록] 비전 및 언어 사전 치료 모델
    • 최근 비전 및 언어 사전 배치 모델 (VL-PTM)의 발전.
  • [목록] 멋진 버트 [ ️ 비활성]
    • 이 저장소는 Bert 관련 리소스를 수집하는 것입니다.

• 파운데이션 (기초가 아님) 모델

  • [목록, 모델] 멋진 문장 임베딩
    • 전처리 된 문장 및 단어 임베딩 모델의 선별 된 목록.

이력서 (시각적 변압기 등)

• 기초 모델

  • [목록] 멋진 시각적 변환기
    • 컴퓨터 vision (CV) 용지로 변압기를 수집하십시오.
  • [목록] 비전 및 언어 사전 치료 모델
    • 최근 비전 및 언어 사전 배치 모델 (VL-PTM)의 발전.
  • [목록] 변압기-비전
    • 최근 변압기 기반 CV 및 관련 작업.
  • [목록] 변압기를 사용한 멋진 시각적 표현 학습
    • 컴퓨터 비전에서 멋진 변압기 (자체 소송).
  • [목록] Computer-vision 변압기
    • 최근 변압기 기반 CV 작품의 종이 목록.

• 파운데이션 (기초가 아님) 모델

  • [목록, 연습] Pytorch 이미지 모델
    • 이미지 모델, 레이어, 유틸리티, 최적화기, 스케줄러, 데이터 로더 / 증강 및 imageNet 교육 결과를 재현 할 수있는 다양한 SOTA 모델을 모으기위한 참조 교육 / 검증 스크립트 모음.
  • [목록, 모델] CV- 계약 모델
    • 컴퓨터 비전 사전 치료 모델 (논문 아님).
  • [목록, 모델] 사전 상호 모드 .pytorch [ ️ 비활성]
    • Pytorch의 사전 예방 비전 모델.
  • [라이브러리] Segmentation_models [ ️ 비활성]
    • Keras 및 Tensorflow를 기반으로 한 이미지 분할을위한 신경망이있는 Python 라이브러리.

다른 주제에서

• [목록] 정보에 따른 대단한 모듈-정보-세복
  • 정보 검색을위한 미리 훈련 된 모델과 관련된 멋진 논문 (일명, IR을위한 사전 조정).

컨볼 루션 신경 네트워크 (CNN)

참고 : 이것은 큰 주제이며 거의 모든 기존 목록은 구식입니다. 최신 정보는 머신 러닝 작업 및 응용 프로그램의 컴퓨터 비전 (CV) 을 참조하십시오.

• [벤치 마크] Convnet-Benchmarks [ ️ 비활성]
  • 공개 오픈 소스 구현의 쉬운 벤치마킹.
• [벤치 마크] CNN-Benchmarks [ ️ 비활성]
  • CUDNN의 유무에 관계없이 CPU 및 다른 GPU의 대중적인 컨볼 루션 신경 네트워크 모델에 대한 벤치 마크.

재발 성 신경망 (RNN, LSTM, GRU 등)

참고 : 이것은 큰 주제이며 거의 모든 기존 목록은 구식입니다. 최신 정보는 머신 러닝 작업 및 응용 프로그램의 시계열/스트림 학습을 참조하십시오.

• [목록] 멋진 재발 신경 네트워크 [ ️ 비활성]
  • 재발 신경 네트워크에 전념하는 선별 된 자원 목록 (딥 러닝과 밀접한 관련이 있음).

그래프 신경망 (GNN, GCN, GAT 등)

참조 : 머신 러닝 작업 및 응용 프로그램 -> 그래프 학습

• 일반적인

  • [목록] GnnPapers
    • 그래프 신경망에서 필수 논문.
  • [목록] 그래프 기반 신경망
    • 그래프 기반 신경망 및 관계형 네트워크에 대한 중요한 자료.
  • [목록] 멋진 GCN
    • 이 저장소는 GCN, GAT (그래프주의) 관련 리소스를 수집하는 것입니다.
  • [목록] 그래프 신경망 (GNN) 진행
    • 그래프 신경망 (GNN) 진행에 대한 필수 논문 및 지속적인 트랙
  • [목록] gnn_review (중국어)
    • Gnn 综述阅读报告

• 하위 지역

  • [목록] 멋진 감독 GNN
    • 그래프 신경망 (GNN)에서 자기 감독 학습에 관한 논문.
  • [목록] gnn4traffic
    • 이것은 트래픽 예측을위한 그래프 신경망 모음을위한 저장소입니다.
  • [목록] GNN 기반 추천 시스템
    • 그래프 신경망을 기반으로하는 추천 알고리즘 색인.
  • [목록] 대규모 그래프에 멋진 GNNS
    • 대규모 그래프 데이터 세트/네트워크.

• 관행

  • [튜토리얼] GNN-Algorithms (중국어) [ ️ 비활성]
    • 图神经网络相关算法详述及实现教程

생성 모델 및 생성 적대적 네트워크 (GAN)

기계 학습 패러다임 -> 적대적 학습

• 일반적인

  • [목록] 정말로 정말 멋진
    • 생성 적대 (신경) 네트워크에 관한 논문 및 기타 리소스 목록.
  • [목록] 멋진 생성 모델링 논문
    • 생성 모델링에 관한 논문.
  • [목록] 간 동물원 [ ️ 비활성]
    • 모든 이름의 간스 목록.
  • [목록] Adversarialnetspapers [ ️ 비활성]
    • 생성 적대적 네트워크에 관한 멋진 논문. 대부분의 논문은 이미지 번역과 관련이 있습니다.
  • 멋진 간 응용 프로그램 [ ️ 비활성]
    • 멋진 GAN 응용 프로그램 및 데모의 선별 된 목록.

• 아종 및 응용 프로그램

  • [목록] 굉장한 의료-이미징
    • 의료 이미징에서 멋진 GAN 리소스의 선별 된 목록.
  • [목록] 멋진 간 반전
    • 이 repo는 Gan 반전에 대한 리소스 모음입니다.

• 관행

  • [목록] Tensorflow가있는 멋진 간인
    • GANS의 텐서 플로 구현 (생성 적대자 네트워크).
  • [튜토리얼] Ganhacks [ ️ 비활성]
    • 간을 훈련시키는 방법? Gans를 작동시키는 팁과 요령.
  • [튜토리얼] 간 [ ️ 비활성]
    • 생성 적대성 그물의 자원 및 구현.
  • [튜토리얼] GAN_SIARIES [ ️ 비활성]
    • 교육 프로세스를 안정화시키고 고품질 이미지를 생성하는 방법.

변형 자동 인코더

또한 : 기계 학습 패러다임 -> 표현 학습

• [목록] 굉장한 vaes
  • VAE, 분리, 표현 학습 및 생성 모델에 대한 멋진 작업.
• [코드 수집] Pytorch-Vae
  • 재현성에 중점을 둔 Pytorch에서 구현 된 변동 자동 인코 코더 (VAE)의 수집.

트리 기반 및 앙상블 모델

기계 학습 패러다임 -> 앙상블 학습

• 일반적인

  • [목록] 멋진 의사 결정 트리 연구 논문
    • 구현이 포함 된 분류 및 회귀 트리 연구 논문의 선별 된 목록.
  • [목록] 멋진 그라디언트 강화 연구 논문
    • 구현이 포함 된 기울기 및 적응 형 부스트 페이퍼의 선별 된 목록.
  • [목록] 멋진 임의 숲 [ ️ 비활성]
    • 임의의 숲, 포장 및 부스팅을 포함하되 이에 국한되지 않는 트리 기반 방법 등에 관한 자원 목록.
  • [목록] 멋진 앙상블 학습 [ ️ 비활성]
    • 서적, 서류, 코스, 튜토리얼, 라이브러리, 데이터 세트.

• 관행

  • [라이브러리] XGBOOST
    • 확장 가능, 휴대용 및 분산 구배 부스트 (GBDT, GBRT 또는 GBM) 라이브러리.
  • [라이브러리] Lightgbm
    • 빠르고 분산 된 고성능 구배 향상 (GBT, GBDT, GBRT, GBM 또는 MART) 프레임 워크.
  • [라이브러리] catboost
    • 의사 결정 트리 라이브러리에서 빠르고 확장 가능하며 고성능 구배.
  • [라이브러리] mlens
    • 고성능 앙상블 학습을위한 파이썬 라이브러리.
  • [라이브러리] 콤보
    • 머신 러닝 모델 조합을위한 Python 도구 상자,
  • [라이브러리] 불균형 렌트 렌즈 (영어 및 중국어)
    • 类别不平衡/. | 파이썬에서 클래스-밸런스 화/긴 꼬리 앙상블 학습

기계 학습 해석 및 공정성 및 윤리

AI의 해석 가능성

• 일반적인

  • [목록] 멋진 기계 학습 해석 가능성
    • 멋진 머신 러닝 해석 성 리소스의 선별 된 목록.
  • [목록] 멋진 설명 가능한 AI
    • 이 저장소에는 최근에 핫한 주제 인 설명 가능한 AI (XAI)에 대한 프론티어 연구가 포함되어 있습니다.
  • [목록] 머신 러닝 해석 가능성
    • H2O.AI 기계 학습 해석 성 리소스.
  • [목록] Awesome_deep_learning_interpretability (중국어) [ ️ 비활성]
    • 深度学习近年来关于模型解释性的相关论文。

• 하위 지역

  • [목록] 멋진 설명 가능한 그래프 추론
    • 그래프 머신 러닝의 설명과 관련된 연구 논문 및 소프트웨어 모음.
  • [목록] 대적 설명 가능한 AI
    • 모델 설명 및 평가 접근법에 대한 대적 공격.

• 관행

  • [튜토리얼] 해석 가능한 ML- 책
    • 해석 가능한 기계 학습에 관한 예약.
  • [튜토리얼] 해석 가능_machine_learning_with_python
    • 해석 가능한 ML 모델을 훈련하고 ML 모델을 설명하고 정확성, 차별 및 보안을위한 ML 모델을 디버깅하는 기술의 예.

AI의 공정성

• 일반적인

  • [목록] Fairai
    • 이것은 공정성과 관련된 논문 및 기타 자원의 모음입니다.
  • [목록] AI의 멋진 공정성 [ ️ 비활성]
    • AI 리소스의 멋진 공정성 목록이 선별되었지만 편견이없고 불완전 할 것입니다.

• 하위 지역

  • [목록] 멋진 NLP 공정성 논문
    • NLP의 공정성에 관한 논문.

• 관행

  • [튜토리얼] Fairness_Tutorial
    • 데이터 과학 시스템의 편견 및 공정성 처리 : 실용적인 실습 튜토리얼.
  • [라이브러리] ML-Fairness-gym [ ️ 비활성]
    • 소셜 환경에서 기계 학습 기반 의사 결정 시스템을 배포 할 때 장기적으로 영향을 미치는 간단한 시뮬레이션을 구축하기위한 일련의 구성 요소.

AI의 윤리

• 일반적인

  • [목록] Criticalml [ ️ 비활성]
    • 윤리적이고 투명하며 공정한 AI/ML : 엔지니어, 디자이너 및 정책 입안자를위한 중요한 독서 목록.
  • [목록] 기계 학습 윤리 참조 [ ️ 비활성]
    • 머신 러닝 및 데이터 과학 차별, 편견, 윤리에 대한 참조.

• 하위 지역

  • [목록] 굉장한 불안 **
    • 윤리적이고 투명하며 공정한 AI/ML : 엔지니어, 디자이너 및 정책 입안자를위한 중요한 독서 목록.

학제 간 : 머신 러닝 + x

시스템 (MLSYS/SYSML)

• [목록] 머신 러닝을위한 멋진 시스템
  • 기계 학습 시스템에서의 선별 된 연구 목록.
• [튜토리얼] 기계 학습 시스템 설계 패턴
  • 생산에서 기계 학습 시스템의 교육, 서빙 및 운영을위한 시스템 설계 패턴.
• [참고] CS-Notes (중국어)
  • mlsys 和 c ++ 自学笔记 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。
• [참고] Hack-Sysml (중국어)
  • SYSML 학습 및 연습에 대한 메모.
• [목록] Sysml-Reading-List [ ️ 비활성]
  • 기계 학습 및 시스템의 교차점에서 작업을위한 컴퓨터 과학 연구의 선별 된 독서 목록.
• [튜토리얼] 다이브-인토 -ML 시스템 (중국어) [ ️ 비활성]
  • 머신 러닝 시스템으로 뛰어 들어 휠 재창조부터 시작하십시오.
• [목록] 빠르고 확장 가능한 기계 학습 : 알고리즘 및 시스템 [ ️ 비활성]
  • 이것은 분산 기계 학습, 딥 러닝 등을 포함한 기계 학습 및 시스템의 최근 진행 상황에 대한 논문 모음입니다.

데이터베이스 (AIDB/ML4DB)

• [목록] ml4db-paper-list (영어 및 중국어)
  • [종이 목록] AIDB / ML4DB / 자율 데이터베이스 / 智能数据库 / 자체 운전 데이터베이스

소프트웨어 엔지니어링 (mloncode)

• [목록] 소스 코드에 대한 머신 러닝 (웹 사이트)
  • 소스 코드를위한 기계 학습에 관한 연구.
• [목록] 굉장한 마치 학습-소스 코드 [ ️ 비활성]
  • 소스 코드 (mloncode)에 적용되는 기계 학습과 관련된 Cool Links & Research 논문.

사이버 보안

• [목록] 사이버 보안을위한 멋진 머신 러닝
  • 사이버 보안을위한 머신 러닝 사용과 관련된 놀랍도록 멋진 도구 및 리소스의 선별 된 목록.
• [목록] 멋진 사이버 보안-다타타 세트
  • 놀랍도록 멋진 사이버 보안 데이터 세트의 선별 된 목록.
• [목록] 사이버 보안을위한 머신 러닝 [ ️ 비활성]
  • 사이버 보안을위한 머신 러닝 사용과 관련된 놀랍도록 멋진 도구 및 리소스의 선별 된 목록.
• [목록] 보안을위한 AI [ ️ 비활성]
  • IDSE의 기계 학습에 관한 종이 목록.

양자 컴퓨팅

• [목록] 사이버 보안을위한 멋진 머신 러닝
  • 양자 머신 러닝 분야 (양자 장치에서 실행되는 기계 학습 알고리즘)의 멋진 종이 및 멋진 자원 목록. 양자 목적으로 고전적인 ML 알고리즘의 사용은 포함되지 않습니다.

의료 및 건강 관리

• [목록] Healthcare_ml
  • 머신 러닝을 건강 관리에 적용하는 데 필요한 자료.
• [목록, 실습] 멋진 중국 의료 NLP (중국어)
  • nlp p
• [목록] 멋진 의료 영상 [ ️ 비활성]
  • 이것은 의료 이미징에 대한 연구를 수행하는 데 사용하는 멋진 소프트웨어 목록입니다.

생물 정보학

• [목록] 멋진 생체 정보학
  • 멋진 생물 정보학 소프트웨어, 리소스 및 라이브러리의 선별 된 목록.
• [목록] 멋진 생체 정보학 벤치 마크
  • 생물 정보학 벤치마킹 논문 및 자원의 선별 된 목록.
• [튜토리얼] 생물 정보학
  • 생물 정보학 (주로 커리큘럼)의 자유로운 자기 교육의 길.
• [코드 수집] 바이오 코드
  • 이것은 많은 사람들이 유용한 모듈을 발견 한 생물 정보학 스크립트의 모음입니다.

생물학 및 화학

• [목록] Deeplearning-Biology
  • 이것은 생물학에 대한 딥 러닝 방법의 구현 목록입니다.
• [목록] 멋진 파이썬 화학
  • 화학과 관련된 멋진 파이썬 프레임 워크, 라이브러리, 소프트웨어 및 리소스의 선별 된 목록.
• [목록] 화학 및 생물학의 그래프에 대한 딥 러닝
  • 화학 및 생물학의 그래프에 대한 딥 러닝 용지 목록.
• [목록] 멋진 Deepbio [ ️ 비활성]
  • 계산 생물학 분야에서 멋진 딥 러닝 애플리케이션의 선별 된 목록

금융 및 무역

• [도서관] Qlib
  • QLIB는 AI 중심 정량적 투자 플랫폼으로 잠재력을 실현하고 연구에 힘을 실어 주며 AI 기술의 가치를 정량적 투자로 만들기위한 것입니다.
• [목록, 실습] 재무-기계 학습
  • PINML (Practical Financial Machine Learning) 도구 및 응용 프로그램의 선별 된 목록.
• [List] 금융의 멋진 AI
  • 사람들이 시장을이기는 데 사용하는 연구, 도구 및 코드.
• [목록] 멋진 금융 NLP
  • 금융 영역에 대한 자연 언어 처리에 대한 연구.

사업

• [목록, 실습] 비즈니스 머신 학습
  • 응용 비즈니스 머신 러닝 (BML) 및 비즈니스 데이터 과학 (BDS) 예제 및 라이브러리의 선별 된 목록.

법

• [목록] 법률 정보에 관한 논문을 읽어야합니다
  • 법적 인공 지능의 논문 및 데이터 세트.
• [목록, 실습] 법률 텍스트 분석
  • 법률 텍스트 분석 전용 리소스, 방법 및 도구.

기계 학습 데이터 세트

• [데이터 세트] 멋진 공개 데이터 세트
  • 고품질의 주제 중심의 공개 데이터 소스 목록.
• [데이터 세트] NLP 데이터 세트
  • NLP에 사용할 텍스트 데이터가있는 무료/공개 도메인 데이터 세트의 알파벳순 목록.
• [데이터 세트] 멋진 데이터 세트 도구
  • 멋진 데이터 세트 도구의 선별 된 목록.
• [데이터 세트] 멋진 시계열 데이터베이스
  • 시계열 데이터베이스의 선별 된 목록.
• [데이터 세트] 멋진 사이버 보안-다타타 세트
  • 놀랍도록 멋진 사이버 보안 데이터 세트의 선별 된 목록.
• [데이터 세트] 멋진 로봇 데이터 세트
  • 로봇 데이터 세트 컬렉션.

생산 기계 학습

오픈 소스 라이브러리

• [목록, 라이브러리] 멋진 기계 학습
  • 멋진 머신 러닝 프레임 워크, 라이브러리 및 소프트웨어 (언어 별)의 선별 된 목록.
• [목록, 도서관] 멋진 생산 기계 학습
  • 이 저장소에는 생산 머신 러닝을 배포, 모니터, 버전, 스케일, 스케일을 배포, 모니터링, 버전, 스케일로 보장하는 데 도움이되는 멋진 오픈 소스 라이브러리 목록이 포함되어 있습니다.

빅 데이터 프레임 워크

• [목록, 연습] 멋진 빅 데이터
  • 멋진 빅 데이터 프레임 워크, 리소스 및 기타 굉장함의 선별 된 목록.

승인

• ? 지금까지 읽어 주셔서 감사합니다.이 프로젝트가 마음에 들면 별을 떠나십시오! ?
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기여자

이 멋진 사람들에게 감사합니다 (이모티콘 키) :

Zhining Liu ? ?

yueliu1999 ?

김 하마르 ?

아담 나 로즈나크 ?

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