skrub-data/skrub

Machine learning with dataframes

何を解決するか

skrub は、機械学習のためのデータフレームの準備プロセスを簡素化することを目的としています。ほとんどの機械学習アルゴリズムが要求する数値配列と、元のデータフレームの間のギャップを埋め、MLパイプラインで混合型データを扱いやすくします。

データフレームを機械学習ワークフローに統合するのを容易にするPythonライブラリを提供し、ユーザーがMLプロセス内でデータフレームを直接扱えるようにします。手動で面倒な前処理ステップを実行する必要がありません。

pandasなどのデータフレームを使用し、Pythonベースの機械学習ライブラリを活用するデータサイエンティストや機械学習エンジニア。

プロジェクト
online-ml/river
ストリーミングデータを用いたオンライン機械学習のためのPythonライブラリ。過去のデータセットを再訪することなく、新しいデータポイントから逐次的にモデルを学習させることができます。
プロジェクト
scikit-learn/scikit-learn
SciPy 上に構築された Python モジュールで、機械学習アルゴリズムの実装に広範なツールを提供する。
プロジェクト
rodmarkun/SmolML
教育的目的のために完全に自作された純粋な Python 機械学習ライブラリ。主要な ML アルゴリズムの透明な実装と、自動微分エンジンを提供します。
プロジェクト
Kaggle/kagglehub
データサイエンスフレームワークに、Kaggle のデータセット、モデル、コンペティションリソースをプログラムでダウンロード、アップロード、読み込むための Python ライブラリ。
プロジェクト
roboflow/roboflow-python
Roboflowの公式Pythonパッケージ。コンピュータビジョンデータセットのプログラムによる管理、モデルのトレーニング、推論を可能にします。