openturns/openturns

Probabilistic modelling and uncertainty quantification library

何を解決するか

OpenTURNS は、産業応用における不確実性、リスク、統計を扱うための科学的ライブラリです。エンジニアが決定論的解析から確率論的解析へ移行できるように、不確実性をモデル化・分析するための必要な数学的ツールを提供します。

C++ および Python で実装されたライブラリであり、不確実性処理に特化した内部データモデルとアルゴリズムのセットを備えています。また、修正版の Ev3 ライブラリを介して記号的微分機能も搭載しています。

これまで決定論的な産業研究を行っていたエンジニアで、確率論的アプローチを導入したい方。

プロジェクト
deel-ai/puncc
あらゆる機械学習タスクにおいて、任意の機械学習モデルに対して厳密な不確実性推定を提供するPythonライブラリ。
プロジェクト
Artelnics/opennn
ビジネス、医療、工学分野における高度な分析に使用されるニューラルネットワークの実装に向けた高性能 C++ ライブラリ。
プロジェクト
pnnl/neuromancer
機械学習と科学計算を統合することで、パラメトリックな制約付き最適化および物理情報付きシステム同定を解決する微分可能なプログラミングライブラリです。
プロジェクト
torch-uncertainty/torch-uncertainty
不確定性の定量化のための深層学習フレームワークで、不確定性を考慮したトレーニング、評価、後処理によりニューラルネットワークをより信頼できるようにするツールを提供します。
プロジェクト
onnx/optimizer
ONNXモデルに対して任意の最適化を実行するためのC++ライブラリであり、異なるバックエンド実装間で再利用可能な最適化パスを提供します。