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M
unknown
Machine Learning Design Patterns
機械学習プロジェクトに不可欠なデザインパターン。
その他
重要なデザインパターンをカバー
実践的な例が含まれています
機械学習開発者向け
D
unknown
Designing Machine Learning Systems
実践的な指針を伴う、堅牢な機械学習システムの設計。
その他
MLシステム設計の包括的なガイド
実装のための実践的な戦略
実世界の応用に焦点を当てる
B
unknown
Building Machine Learning Pipelines
効果的に堅牢な機械学習パイプラインを構築する。
その他
手順別ガイド
実践的な例
基本的な技術
T
unknown
The ML Test Score: A Rubric for ML Production Readiness and Technical Debt Reduction
MLプロダクションリードネスと技術負債削減のための評価基準
その他
MLプロダクションリードネスを評価
技術負債を削減
スコアリングシステムを提供
Z
unknown
ZenML
再現可能なMLOpsパイプラインを、拡張可能なオープンソースフレームワークで提供します。
その他
拡張可能なMLOpsフレームワーク
再現可能なパイプラインを作成
オープンソースでコミュニティ主導
V
unknown
Velda
ブラウザ経由でローカルにジョブとワークフローを実行します。
その他
リモートでジョブを実行する
ワークフローを管理する
ローカル実行環境
V
open source
VDP
構造化されていないデータのAIを、あなたのデータスタックにスムーズに統合します。
その他
構造化されていないデータのAI統合
現代的なデータスタック統合
オープンソースツール
P
unknown
Prefect
現代のインフラのためのワークフロー管理システム。
その他
複雑なワークフローの自動化
スケーラブルなインフラサポート
中央集権的なワークフローマネジメント
P
unknown
Ploomber
ローカルで本番環境向けのデータパイプラインを構築し、クラウドにデプロイします。
その他
保守可能なデータパイプラインを書く
ローカルで開発する
クラウドにデプロイする
O
unknown
Orchest
Kubernetes上でのワークフロー・オーケストレーションのためのビジュアルパイプラインエディタ。
その他
ビジュアルパイプラインエディタ
ワークフローオーケストレーター
Kubernetesベース
M
unknown
Metaflow
データサイエンスプロジェクトを簡単に構築・管理する。
その他
人間に優しいライブラリ
科学者/エンジニアを支援する
データサイエンスプロジェクトを管理する
K
open source
Kedro
KedroはデータとMLパイプラインのベストプラクティスを実装します。
その他
データとMLワークフローを整理します
ソフトウェアエンジニアリングの標準を強制します
モジュラーなパイプライン設計をサポートします
K
open source
Kale
Kubeflow Pipelinesのワークフローを簡単にデプロイします。
その他
簡単なKubeflow Pipelineデプロイ
データサイエンスワークフローをスリーンアップ
Kubeflowエコシステムと統合
H
unknown
Hamilton
データフローを定義するためのスケーラブルなマイクロフレームワーク。
その他
複雑なデータフローを定義する
スケーラブルなアーキテクチャ
使いやすい
F
unknown
Flyte
スケーラブルなMLワークフローを簡単に構築します。
その他
並列ワークフローを作成
スケーラビリティを確保
保守可能な設計
D
unknown
dstack
オープンコアツールでデータとトレーニングワークフローを自動化します。
その他
データワークフローを自動化
トレーニングプロセスを管理
オープンコアアーキテクチャ
A
unknown
Automate Studio
AIワークフローを迅速かつ簡単に構築・デプロイします。
その他
AIを活用したワークフローを迅速に構築
ワークフローを簡単にデプロイ
AI機能を統合
A
open source
Argo
Kubernetes上でコンテナネイティブなワークフローを使用して並列ジョブをオーケストレートします。
オープンソース AI モデル
複雑なワークフローを管理
Kubernetes上で実行
オープンソース
W
open source
Whylogs
オープンソースのデータロギングでML監視と可観測性を実現。
AI ツール ディレクトリ
ML監視を可能にする
可観測性標準
オープンソースプロジェクト
S
unknown
Superwise
Superwiseは、セルフサービスSaaSプラットフォームを通じて自動化されたエンタープライズモデル監視を提供します。
その他
完全に自動化されたモデル監視
エンタープライズレベルの機能
セルフサービスSaaSプラットフォーム
N
open source
NannyML
データドリフトの影響をAIモデルのパフォーマンスに捉える。
AI ツール ディレクトリ
リアルタイムでデータドリフトを検知
モデルのパフォーマンスへの影響を分析
実行可能な洞察を提供
M
unknown
Manifold
機械学習モデルのビジュアルデバッグツールです。
その他
ビジュアルモデルデバッグ
モデル非依存設計
GitHubベース
F
unknown
Fiddler
本番環境のAIを監視し、説明し、分析します。
その他
AIのパフォーマンスを監視
AIの決定を説明
AIの行動を分析
E
open source
Evidently
MLモデルの検証と本番環境監視のためのインタラクティブレポート。
その他
インタラクティブレポートを生成
検証中のモデルを分析
本番環境でモデルを監視
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