GitHub - это прекрасное место для того чтобы узнать что-то новое, найти что-то полезное для нынешних и вдохновиться для будущих проектов. Этот список крутых проектов является всего лишь маленькой частью того разнообразия интересных репозиториев в области ML, которые можно найти на гитхабе.
Python - это язык, на котором пишут большинство в области машинного обучения и data science. И это прекрасный язык - простой, читабельный, со своим собственным стандартом PEP8. Но у этого языка есть существенный недостаток - его скорость. Поэтому, если вам нужно, чтобы ваш ML проект был быстрым и, в тоже время, был написан на питоне, то библиотека XLearn создана специально для вас. Она имеет под копотом C++ и, как утверждают разработчики, может увеличить скорость работы кода в 5-13 раз по сравнению с аналогичными питоновскими ML библиотеками.
Это довольно известная утилита, созданная фейсбуком для автоматического предсказания временных рядов. Самое интересное, это то, что Prophet может легко работать с пропусками в данных. Также - это open-source проект, с поддержкой IT-гиганта, что дает некоторую свободу для творчества.
Еще одна библиотека для работы с рядами. Seqlearn прост в использовании - он написан на основе Numpy и Scikit-Learn.
MLBox - это очень мощная билиотека для автоматического машинного обучения. Она может быть полезна при чтении данных, feature selection и feature engineering, а также в подборе параметров модели.
Это open-source библиотека, которая может помочь в разработке ML приложения. При помощи ModAL можно сделать код более модульным: не нужно будет переписывать несколько раз одно и тоже. Также в ModAL есть много готовых функций, что также упрощает разработку.
