머신러닝

mlflow는 에이전트, LLM 및 모델을 위한 오픈 소스 AI 플랫폼입니다. 에이전트, LLM, ML 모델을 위한 최대 규모의 오픈 소스 AI 엔지니어링 플랫폼을 표방합니다. AI 애플리케이션을 디버깅, 평가, 모니터링 및 최적화하세요. 모든 규모의 팀을 위해 설계되었습니다.

wandb는 AI 개발자 플랫폼인 Weights & Biases의 서비스입니다. 수천 개의 기업이 AI 모델을 학습시키고 AI 애플리케이션을 자신 있게 개발하는 과정에서 왜 W&B를 핵심 기록 시스템(system of record)으로 신뢰하는지 알아보세요.

scikit-learn은(는) 인공지능과 데이터 분야의 정보와 콘텐츠, 온라인 기능을 제공하여 관련 학습과 업무를 돕는 서비스입니다.

h2o는 H2O.ai의 서비스입니다 | 비공개 및 보호된 데이터를 위한 세계 최고의 예측형 AI와 생성형 AI의 결합. H2O.ai만이 스택의 모든 요소를 ​​직접 소유할 수 있는 엔드투엔드 생성형 AI(GenAI) 플랫폼을 제공합니다. 에어갭(air-gap) 환경, 온프레미스 또는 클라우드 VPC 배포를 위해 설계되었습니다.

xgboost는 확장 가능하고 유연한 그래디언트 부스팅을 위한 서비스입니다. 확장 가능하고 유연한 그래디언트 부스팅을 강조하며, 주요 특징으로는 확장 가능하고 유연한 그래디언트 부스팅, XGBoost 블로그 최신 소식, 그리고 XGBoost Vector-Leaf 모델 소개가 있습니다.

fast.ai — 신경망을 다시 '평범한 것'으로 만들기 – fast.ai. 주요 내용으로는 강의(코드로 문제 해결하기, 코더를 위한 실용 딥러닝), 소프트웨어(PyTorch용 fastai, nbdev), 도서(fastai와 PyTorch를 활용한 코더를 위한 실용 딥러닝)가 있습니다.

ONNX는 머신러닝 모델을 표현하기 위해 설계된 개방형 표준이자 포맷입니다. 머신러닝 및 딥러닝 모델의 구성 요소인 공통 연산자(operator) 세트와 공통 파일 형식을 정의하여, AI 개발자가 다양한 프레임워크, 도구, 런타임 및 컴파일러에서 모델을 활용할 수 있도록 지원합니다. 추론 단계에서의 제약이나 호환성 문제를 걱정할 필요 없이 선호하는 프레임워크로 개발하고, 원하는 추론 엔진과 함께 사용할 수 있습니다.

Keras는 인간을 위한 딥러닝 서비스입니다. Keras 문서, ML 개발자를 위한 강력한 도구, 멀티 프레임워크 머신러닝, 내장 메서드를 활용한 학습 및 평가 등의 기능을 제공합니다.

TensorFlow는 모두를 위한 엔드투엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼입니다. 도구, 라이브러리, 커뮤니티 리소스로 구성된 TensorFlow의 유연한 생태계를 살펴보세요. TensorFlow, 모두를 위한 엔드투엔드 오픈소스 머신러닝 플랫폼, TensorFlow의 유연한 도구 생태계 살펴보기.

DeepLearning.AI는 AI 분야에서 커리어를 시작하거나 발전시킬 수 있도록 돕는 서비스입니다. DeepLearning.AI | 앤드류 응(Andrew Ng) | 700만 명 이상의 학습자와 함께 온라인 강의를 통해 AI 활용법과 구축 방법을 배워보세요. 수료증을 취득하고 실력을 향상시켜 업계를 선도하는 경쟁력을 갖추세요.

paperswithcode는 Hugging Face의 '인기 논문(Trending Papers)' 서비스입니다. AK가 엄선한 매일의 AI 연구 소식을 소개하며, AK와 연구 커뮤니티가 주목하는 'TradingAgents: Multi-Agents LLM Financial Trading Framework' 및 'YuE: Scaling Open Foundation Models for Long-Form Music Generation'과 같은 연구도 다룹니다.

pytorch는 PyTorch를 위한 서비스입니다. 이는 PyTorch Foundation이 오픈 소스 PyTorch 프레임워크와 생태계를 위한 딥러닝 커뮤니티의 중심지임을 강조합니다.

Databricks는 기업을 위한 선도적인 데이터 및 AI 플랫폼 서비스입니다. 데이터, 분석, AI를 아우르는 통합 플랫폼을 제공한다는 점이 특징입니다. 데이터 중심의 접근 방식으로 더 나은 AI를 구축하세요. 데이터 및 AI 플랫폼에서 ETL, 데이터 웨어하우징, 거버넌스, AI 작업을 간소화할 수 있습니다.

LightGBM 문서에 오신 것을 환영합니다! — LightGBM 4.7.0 문서. LightGBM은 트리 기반 학습 알고리즘을 사용하는 그래디언트 부스팅(gradient boosting) 프레임워크입니다. 분산 처리와 효율성을 고려하여 설계되었으며 다음과 같은 장점이 있습니다: 더 빠른 학습 속도와 높은 효율성, 병렬·분산 및 GPU 학습 지원.

gradient는 Hyperagent를 위한 서비스입니다. Hyperagent는 실질적인 업무를 수행하고, 조직의 운영 방식을 학습하며, 팀 전체에 걸쳐 도입되는 에이전트 시스템입니다.

openml은(는) 인공지능과 데이터 분야의 정보와 콘텐츠, 온라인 기능을 제공하여 관련 학습과 업무를 돕는 서비스입니다.