PyVerse Exploring Python Frameworks
1.0.0
Selamat datang di Pyverse oleh Tushar Aggarwal, panduan utama Anda untuk menjelajahi dan menguasai kerangka Python! Repositori ini dirancang untuk membantu Anda menavigasi lanskap besar kerangka Python dan memahami fitur mereka, menggunakan kasus, dan praktik terbaik.
Python telah muncul sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer dalam beberapa tahun terakhir, berkat kesederhanaan, keserbagunaan, dan ekosistem yang luas. Salah satu faktor utama yang berkontribusi terhadap keberhasilan Python adalah kumpulan kerangka kerja yang kaya yang memenuhi berbagai domain dan tujuan. Pyverse bertujuan untuk memberikan gambaran komprehensif tentang kerangka kerja ini, memberdayakan Anda untuk membuat keputusan yang tepat dan memanfaatkan alat yang tepat untuk proyek Anda.
Pyverse mencakup berbagai kerangka kerja Python, termasuk kerangka kerja web, kerangka kerja pembelajaran mesin, kerangka kerja analisis data, kerangka kerja pengembangan game, dan banyak lagi. Anda akan menemukan informasi terperinci, tutorial, dan contoh kode untuk setiap kerangka kerja.
Setiap kerangka kerja di Pyverse disertai dengan dokumentasi yang komprehensif, memberikan gambaran umum konsep intinya, instruksi instalasi, contoh penggunaan, dan kiat untuk pengembangan yang efektif.
Pyverse melampaui teori dengan menawarkan contoh -contoh praktis dan proyek sampel yang menunjukkan kemampuan berbagai kerangka kerja Python. Anda dapat mengeksplorasi contoh-contoh ini untuk mendapatkan pengalaman praktis dan belajar bagaimana menerapkan kerangka kerja dalam skenario dunia nyata.
Kami percaya pada kekuatan kolaborasi, dan Pyverse menyambut kontribusi dari masyarakat. Apakah Anda ingin memperbaiki bug, meningkatkan dokumentasi, atau menambahkan kerangka kerja baru, kontribusi Anda sangat dihargai. Silakan merujuk ke pedoman kontribusi kami untuk memulai.
Untuk memulai dengan Pyverse, ikuti langkah -langkah ini:
Kami memiliki peta jalan yang menarik yang direncanakan untuk Pyverse:
Nantikan pembaruan!
Bergabunglah dengan komunitas Pyverse untuk terhubung dengan sesama pengembang, mengajukan pertanyaan, berbagi pengalaman Anda, dan tetap diperbarui dengan perkembangan terbaru. Hubungi @ [email protected]
| S.No. | Digunakan untuk | Lib, Framework & Tech |
|---|---|---|
| 1 | Ilmu Data | Panda |
| 2 | Ilmu Data | Numpy |
| 3 | Ilmu Data | Yg keturunan dr laut |
| 4 | Ilmu Data | SCIPY |
| 5 | Ilmu Data | Matplotlib |
| 6 | Pembelajaran Mesin | Scikit-learn |
| 7 | Pembelajaran Mesin | Pytorch |
| 8 | Pembelajaran Mesin | Tensorflow |
| 9 | Pembelajaran Mesin | Xgboost |
| 10 | Pembelajaran Mesin | Lightgbm |
| 12 | Pembelajaran Mesin | Keras |
| 13 | Pembelajaran Mesin | Pycaret |
| 14 | Mlop | Mlflow |
| 15 | Mlop | Kubeflow |
| 16 | Mlop | Zenml |
| 17 | AI yang bisa dijelaskan | Bentuk |
| 18 | AI yang bisa dijelaskan | Kapur |
| 19 | AI yang bisa dijelaskan | Menafsirkanml |
| 20 | Pemrosesan teks | Spacy |
| 21 | Pemrosesan teks | Nltk |
| 22 | Pemrosesan teks | TextBlob |
| 23 | Pemrosesan teks | Corenlp |
| 24 | Pemrosesan teks | Gensim |
| 25 | Pemrosesan teks | Regex |
| 26 | Pemrosesan gambar | Opencv |
| 27 | Pemrosesan gambar | SCIKIT-IMAGE |
| 28 | Pemrosesan gambar | Bantal |
| 29 | Pemrosesan gambar | Mahota |
| 30 | Pemrosesan gambar | SimpleItk |
| 31 | Kerangka kerja web | Labu |
| 32 | Kerangka kerja web | Fastapi |
| 33 | Kerangka kerja web | Django |
| 34 | Kerangka kerja web | Dasbor |
| 35 | Kerangka kerja web | Piramida |
| 36 | Mengikis web | Beautifulsoup |
| 37 | Mengikis web | Gesekan |
| 38 | Mengikis web | Selenium |
| 39 | Visualisasi Data | Plotly |
| 40 | Visualisasi Data | Tablo |
| 41 | Visualisasi Data | Bokeh |
| 42 | Visualisasi Data | Ggplot |
| 43 | Pemrosesan bahasa alami | Transformator |
| 44 | Pemrosesan bahasa alami | Bert |
| 45 | Pemrosesan bahasa alami | Word2vec |
| 46 | Pemrosesan bahasa alami | Sarung tangan |
| 47 | Pemrosesan bahasa alami | Elmo |
| 48 | Pembelajaran Penguatan | Gym openai |
| 49 | Pembelajaran Penguatan | Dopamin |
| 50 | Pembelajaran Penguatan | Pybullet |
| 51 | Pembelajaran Penguatan | Baselines yang stabil3 |
| 52 | Komputasi awan | AWS |
| 53 | Komputasi awan | Google Cloud |
| 54 | Komputasi awan | Microsoft Azure |
| 55 | Komputasi awan | IBM Cloud |
| 56 | Komputasi awan | Heroku |
| 57 | Manajemen Basis Data | Mysql |
| 58 | Manajemen Basis Data | PostgreSQL |
| 59 | Manajemen Basis Data | Mongodb |
| 60 | Manajemen Basis Data | Sqlite |
| 61 | Manajemen Basis Data | Database Oracle |
| 62 | Pembelajaran yang mendalam | Convolutional Neural Networks (CNN) |
| 63 | Pembelajaran yang mendalam | Recurrent Neural Networks (RNN) |
| 64 | Pembelajaran yang mendalam | Jaringan permusuhan generatif (GANS) |
| 65 | Pembelajaran yang mendalam | Autoencoders |
| 66 | Pembelajaran yang mendalam | Transfer pembelajaran |
| 67 | Analisis deret waktu | Arima |
| 68 | Analisis deret waktu | Nabi |
| 69 | Analisis deret waktu | Perataan eksponensial |
| 70 | Analisis deret waktu | Sarima |
| 71 | Analisis deret waktu | Dekomposisi Musiman dari Seri Waktu (STL) |
| 72 | Statistik | Pengujian Hipotesis |
| 73 | Statistik | Analisis Regresi |
| 74 | Statistik | ANOVA |
| 75 | Statistik | Inferensi Bayesian |
| 76 | Statistik | Analisis Komponen Utama (PCA) |
| 77 | Visi komputer | Deteksi Objek |
| 78 | Visi komputer | Segmentasi gambar |
| 79 | Visi komputer | Pengenalan wajah |
| 80 | Visi komputer | Pengenalan Karakter Optik (OCR) |
| 81 | Visi komputer | Segmentasi instan |
| 82 | Sistem Rekomendasi | Penyaringan kolaboratif |
| 83 | Sistem Rekomendasi | Penyaringan berbasis konten |
| 84 | Sistem Rekomendasi | Faktorisasi matriks |
| 85 | Sistem Rekomendasi | Aturan Asosiasi |
| 86 | Sistem Rekomendasi | Pembelajaran mendalam untuk sistem rekomendasi |
| 87 | Pembelajaran tanpa pengawasan | K-Means Clustering |
| 88 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Clustering hierarkis |
| 89 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Pengurangan dimensi |
| 90 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Peraturan Asosiasi Penambangan |
| 91 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Model Campuran Gaussian (GMM) |
| 92 | Analisis Jaringan | Teori grafik |
| 93 | Analisis Jaringan | Analisis Jaringan Sosial |
| 94 | Analisis Jaringan | Deteksi Komunitas |
| 95 | Analisis Jaringan | Prediksi tautan |
| 96 | Analisis Jaringan | Langkah -langkah sentralitas |
| 97 | Komputasi awan | Amazon S3 |
| 98 | Komputasi awan | Buruh pelabuhan |
| 99 | Komputasi awan | Kubernetes |
| 100 | Komputasi awan | Komputasi tanpa server |
| 101 | Pemrosesan bahasa alami | Named Entity Recognition (NER) |
| 102 | Pemrosesan bahasa alami | Analisis sentimen |
| 103 | Pemrosesan bahasa alami | Pemodelan Topik |
| 104 | Pemrosesan bahasa alami | Parsing ketergantungan |
| 105 | Pemrosesan bahasa alami | Klasifikasi Teks |
| 106 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Hibrida |
| 107 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Kontekstual |
| 108 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Berurutan |
| 109 | Sistem Rekomendasi | Mesin faktorisasi |
| 110 | Sistem Rekomendasi | Pembelajaran penguatan mendalam untuk sistem rekomendasi |
| 111 | Optimasi | Pemrograman linier |
| 112 | Optimasi | Pemrograman nonlinier |
| 113 | Optimasi | Pemrograman Integer |
| 114 | Optimasi | Optimasi cembung |
| 115 | Optimasi | Optimasi heuristik |
| 116 | Sistem Terdistribusi | Apache Hadoop |
| 117 | Sistem Terdistribusi | Apache Spark |
| 118 | Sistem Terdistribusi | Apache Kafka |
| 119 | Sistem Terdistribusi | Baku Apache |
| 120 | Sistem Terdistribusi | Apache Cassandra |
| 121 | Generasi bahasa alami | Generasi berbasis template |
| 122 | Generasi bahasa alami | Generasi berbasis peraturan |
| 123 | Generasi bahasa alami | Generasi Bahasa Statistik |
| 124 | Generasi bahasa alami | Generasi Bahasa Saraf |
| 125 | Generasi bahasa alami | Perencanaan konten |
| 126 | Pembelajaran Penguatan | Metode Monte Carlo |
| 127 | Pembelajaran Penguatan | Qu-learning |
| 128 | Pembelajaran Penguatan | Metode Gradien Kebijakan |
| 129 | Pembelajaran Penguatan | Metode aktor-kritik |
| 130 | Pembelajaran Penguatan | Pembelajaran Penguatan Berbasis Model |
| 131 | Robotika | ROS (Sistem Operasi Robot) |
| 132 | Robotika | Slam (lokalisasi simultan dan pemetaan) |
| 133 | Robotika | Kinematika terbalik |
| 134 | Robotika | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika |
| 135 | Robotika | Perencanaan gerak |
| 136 | Pemrosesan data besar | Apache Hive |
| 137 | Pemrosesan data besar | Babi Apache |
| 138 | Pemrosesan data besar | Apache Storm |
| 139 | Pemrosesan data besar | Balok Apache |
| 140 | Pemrosesan data besar | Apache Flume |
| 141 | Model generatif | Autoencoders variasional (VAE) |
| 142 | Model generatif | Jaringan permusuhan generatif (GANS) |
| 143 | Model generatif | Model berbasis aliran |
| 144 | Model generatif | Model Regresif Auto |
| 145 | Model generatif | Jaringan permusuhan generatif (GANS) |
| 146 | Blockchain | Bitcoin |
| 147 | Blockchain | Ethereum |
| 148 | Blockchain | Kontrak Cerdas |
| 149 | Blockchain | Teknologi Buku Besar Terdistribusi |
| 150 | Blockchain | Algoritma konsensus |
| 151 | Pemrosesan bahasa alami | Kata embeddings |
| 152 | Pemrosesan bahasa alami | Mekanisme perhatian |
| 153 | Pemrosesan bahasa alami | Model urutan-ke-urutan |
| 154 | Pemrosesan bahasa alami | Terjemahan bahasa |
| 155 | Pemrosesan bahasa alami | Pertanyaan menjawab |
| 156 | Model interpretabilitas | Fitur pentingnya |
| 157 | Model interpretabilitas | Plot ketergantungan parsial |
| 158 | Model interpretabilitas | Interpretasi meningkatkan gradien |
| 159 | Model interpretabilitas | Penjelasan Model-Agnostik Lokal yang Dapat Ditafsirkan (Kapur) |
| 160 | Model interpretabilitas | Penjelasan Aditif Shapley (BAPN) |
| 161 | Metode Bayesian | Jaringan Bayesian |
| 162 | Metode Bayesian | Pengambilan Sampel Gibbs |
| 163 | Metode Bayesian | Algoritma Metropolis-Hastings |
| 164 | Metode Bayesian | Inferensi variasional |
| 165 | Metode Bayesian | Optimalisasi Bayesian |
| 166 | Analisis Geospasial | GIS (sistem informasi geografis) |
| 167 | Analisis Geospasial | Visualisasi data spasial |
| 168 | Analisis Geospasial | Pengelompokan spasial |
| 169 | Analisis Geospasial | Regresi spasial |
| 170 | Analisis Geospasial | Interpolasi spasial |
| 171 | Komputasi awan | OpenStack |
| 172 | Komputasi awan | Cloud Rackspace |
| 173 | Komputasi awan | Vmware vcloud |
| 174 | Komputasi awan | ALIBABA Cloud |
| 175 | Komputasi awan | Red Hat Openshift |
| 176 | Pemrosesan bahasa alami | Parsing ketergantungan |
| 177 | Pemrosesan bahasa alami | Named Entity Recognition (NER) |
| 178 | Pemrosesan bahasa alami | Pelabelan Peran Semantik |
| 179 | Pemrosesan bahasa alami | Analisis sentimen |
| 180 | Pemrosesan bahasa alami | Resolusi Coreference |
| 181 | Grafik jaringan saraf | Grafik Convolutional Networks (GCNS) |
| 182 | Grafik jaringan saraf | Graph Attention Networks (GATS) |
| 183 | Grafik jaringan saraf | Grafik |
| 184 | Grafik jaringan saraf | Networks Convolutional Grafik Relasional (RGCNS) |
| 185 | Grafik jaringan saraf | Autoencoders grafik |
| 186 | Teknik fitur | Fitur penskalaan |
| 187 | Teknik fitur | Pilihan fitur |
| 188 | Teknik fitur | Ekstraksi fitur |
| 189 | Teknik fitur | Pengkodean fitur |
| 190 | Teknik fitur | Fitur persimpangan |
| 191 | Privasi dan Keamanan | Pembelajaran federasi |
| 192 | Privasi dan Keamanan | Privasi diferensial |
| 193 | Privasi dan Keamanan | Terenkripsi ML |
| 194 | Privasi dan Keamanan | Penambangan data pemeliharaan privasi |
| 195 | Privasi dan Keamanan | Serangan dan pertahanan bermusuhan |
| 196 | Inferensi kausal | Grafik kausal |
| 197 | Inferensi kausal | Kerangka Kesimpulan Pearl's Causal |
| 198 | Inferensi kausal | Variabel instrumental |
| 199 | Inferensi kausal | Pencocokan skor kecenderungan |
| 200 | Inferensi kausal | Hutan sebab akibat |
| 201 | ML otomatis | Automl |
| 202 | ML otomatis | Pemilihan model |
| 203 | ML otomatis | Otomasi Rekayasa Fitur |
| 204 | ML otomatis | Optimalisasi hyperparameter |
| 205 | ML otomatis | Metode ensemble |
| 206 | Deteksi penipuan | Analisis Penipuan |
| 207 | Deteksi penipuan | Deteksi anomali |
| 208 | Deteksi penipuan | Analisis Jaringan Sosial untuk Deteksi Penipuan |
| 209 | Deteksi penipuan | Analitik perilaku |
| 210 | Deteksi penipuan | ML untuk deteksi penipuan |
| 211 | Penyetelan hiperparameter | Pencarian Kisi |
| 212 | Penyetelan hiperparameter | Pencarian acak |
| 213 | Penyetelan hiperparameter | Optimalisasi Bayesian |
| 214 | Penyetelan hiperparameter | Algoritma genetika |
| 215 | Penyetelan hiperparameter | Optuna |
| 216 | ML apel | Serangan permusuhan |
| 217 | ML apel | Pertahanan permusuhan |
| 218 | ML apel | Jaringan permusuhan generatif (GANS) untuk pembelajaran permusuhan |
| 219 | ML apel | Transferabilitas contoh permusuhan |
| 220 | ML apel | Pengujian ketahanan yang bermusuhan |
| 221 | Peramalan seri waktu | Arima |
| 222 | Peramalan seri waktu | Perataan eksponensial |
| 223 | Peramalan seri waktu | Nabi |
| 224 | Peramalan seri waktu | Memori jangka pendek (LSTM) |
| 225 | Peramalan seri waktu | Autoregression Autoregressive Terintegrasi Moving Average (Sarima) |
| 226 | Penemuan kausalitas | Penemuan kausal berbasis kendala |
| 227 | Penemuan kausalitas | Penemuan kausal informasi-teori |
| 228 | Penemuan kausalitas | Kausalitas Granger |
| 229 | Penemuan kausalitas | Pemodelan Persamaan Struktural |
| 230 | Penemuan kausalitas | Penalaran kontrafaktual |
| 231 | Sistem Rekomendasi | Pembelajaran penguatan mendalam untuk sistem rekomendasi |
| 232 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Berbasis Pengetahuan |
| 233 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Sadar-Context-Aware |
| 234 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Rekomendasi Urutan |
| 235 | Sistem Rekomendasi | Meta-pembelajaran untuk sistem rekomendasi |
| 236 | Transfer pembelajaran | Adaptasi domain |
| 237 | Transfer pembelajaran | Distilasi model |
| 238 | Transfer pembelajaran | Jaringan saraf progresif |
| 239 | Transfer pembelajaran | Tugas Ekonomi |
| 240 | Transfer pembelajaran | Transfer pengetahuan silang domain |
| 241 | AI yang bisa dijelaskan | Penjelasan kontrafaktual |
| 242 | AI yang bisa dijelaskan | Penjelasan model-agnostik |
| 243 | AI yang bisa dijelaskan | Penjelasan Berbasis Aturan |
| 244 | AI yang bisa dijelaskan | Jangkar |
| 245 | AI yang bisa dijelaskan | Penjelasan kausal |
| 246 | Deteksi anomali seri waktu | SVM satu kelas |
| 247 | Deteksi anomali seri waktu | Hutan isolasi |
| 248 | Deteksi anomali seri waktu | Autoencoders untuk deteksi anomali |
| 249 | Deteksi anomali seri waktu | Ubah Deteksi Titik |
| 250 | Deteksi anomali seri waktu | ESD Hibrida Musiman (SH-ESD) |
| 251 | Keamanan siber | Deteksi intrusi jaringan |
| 252 | Keamanan siber | Deteksi malware |
| 253 | Keamanan siber | Analisis perilaku untuk keamanan siber |
| 254 | Keamanan siber | Penilaian Kerentanan |
| 255 | Keamanan siber | Informasi Keamanan dan Manajemen Acara (SIEM) |
| 256 | Pembelajaran Penguatan Perselisihan | Lingkungan permusuhan |
| 257 | Pembelajaran Penguatan Perselisihan | Optimasi kebijakan permusuhan |
| 258 | Pembelajaran Penguatan Perselisihan | Pembelajaran penguatan terbalik |
| 259 | Pembelajaran Penguatan Perselisihan | Sistem multi-agen permusuhan |
| 260 | Pembelajaran Penguatan Perselisihan | Pembelajaran penguatan yang kuat |
| 261 | Jaringan permusuhan generatif | Gans bersyarat |
| 262 | Jaringan permusuhan generatif | Wasserstein Gans |
| 263 | Jaringan permusuhan generatif | Cyclegan |
| 264 | Jaringan permusuhan generatif | StyleGan |
| 265 | Jaringan permusuhan generatif | Interpolasi ruang laten |
| 266 | Pembelajaran federasi | Rata -rata federasi |
| 267 | Pembelajaran federasi | Privasi diferensial dalam pembelajaran federasi |
| 268 | Pembelajaran federasi | Pembelajaran federasi vertikal |
| 269 | Pembelajaran federasi | Pembelajaran Transfer Federasi |
| 270 | Pembelajaran federasi | Meta-belajar federasi |
| 271 | Pembelajaran federasi | Pembelajaran federasi di perangkat tepi |
| 272 | Quantum Ml | Dasar -dasar komputasi kuantum |
| 273 | Quantum Ml | Jaringan saraf kuantum |
| 274 | Quantum Ml | Algoritma kuantum variasional |
| 275 | Quantum Ml | Mesin vektor dukungan kuantum |
| 276 | Quantum Ml | Pengkodean data kuantum |
| 277 | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika | Belajar dari demonstrasi |
| 278 | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika | Transfer sim2real |
| 279 | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika | Pembelajaran Penguatan Berbasis Model untuk Robotika |
| 280 | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika | Pembelajaran imitasi |
| 281 | Pembelajaran Penguatan untuk Robotika | Manipulasi robot |
| 282 | Model generatif untuk teks | Model bahasa berbasis transformator |
| 283 | Model generatif untuk teks | GPT (transformator pra-terlatih generatif) |
| 284 | Model generatif untuk teks | Model Bahasa Berbasis LSTM |
| 285 | Model generatif untuk teks | Bert (representasi encoder dua arah dari Transformers) |
| 286 | Model generatif untuk teks | VAE (Autoencoder Variasional) untuk pembuatan teks |
| 287 | Pembelajaran multi-modal | Fusion multi-modal |
| 288 | Pembelajaran multi-modal | Pengambilan Cross-Modal |
| 289 | Pembelajaran multi-modal | Model generatif multi-modal |
| 290 | Pembelajaran multi-modal | Pembelajaran Penguatan Multi-Modal |
| 291 | Pembelajaran multi-modal | Analisis sentimen multi-modal |
| 292 | Kompresi model | Pemangkasan |
| 293 | Kompresi model | Kuantisasi |
| 294 | Kompresi model | Distilasi |
| 295 | Kompresi model | Berat Berat |
| 296 | Kompresi model | Distilasi Pengetahuan |
| 297 | Perencanaan otomatis | dan penjadwalan |
| 298 | Perencanaan otomatis | dan penjadwalan |
| 299 | Perencanaan otomatis | dan penjadwalan |
| 300 | Perencanaan otomatis | dan penjadwalan |
| 301 | Perencanaan otomatis | dan penjadwalan |
| 302 | Adaptasi domain | Pelatihan Domain-Lembaga |
| 303 | Adaptasi domain | Cyclegan untuk adaptasi domain |
| 304 | Adaptasi domain | Transfer pembelajaran untuk adaptasi domain |
| 305 | Adaptasi domain | Adaptasi domain tanpa pengawasan |
| 306 | Adaptasi domain | Adaptasi domain parsial |
| 307 | Giat belajar | Pengambilan sampel ketidakpastian |
| 308 | Giat belajar | Kueri-oleh-komite |
| 309 | Giat belajar | Perubahan model yang diharapkan |
| 310 | Giat belajar | Pengambilan sampel keanekaragaman |
| 311 | Giat belajar | Pembelajaran aktif yang dianggarkan |
| 312 | Rekayasa Fitur Otomatis | FeatureTools |
| 313 | Rekayasa Fitur Otomatis | Sintesis fitur yang dalam |
| 314 | Rekayasa Fitur Otomatis | Pemrograman genetik |
| 315 | Rekayasa Fitur Otomatis | Ekstraksi fitur otomatis |
| 316 | Rekayasa Fitur Otomatis | Pengkodean fitur |
| 317 | Serangan permusuhan | Serangan kotak putih |
| 318 | Serangan permusuhan | Serangan kotak hitam |
| 319 | Serangan permusuhan | Serangan fisik |
| 320 | Serangan permusuhan | Serangan transfer |
| 321 | Serangan permusuhan | Serangan penghindaran |
| 322 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Federated Q-Learning |
| 323 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Gradien Kebijakan Federasi |
| 324 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Aktor-kritikus federasi |
| 325 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Optimalisasi Kebijakan Proksimal Federasi (PPO) |
| 326 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Pembelajaran Penguatan Multi-Agen Federasi |
| 327 | Pembelajaran Penguatan Federasi | Pembelajaran Penguatan Terbalik Federasi |
| 328 | Embedding grafik | Deepwalk |
| 329 | Embedding grafik | Node2vec |
| 330 | Embedding grafik | Embedding Network Convolutional Network (GCN) |
| 331 | Embedding grafik | Faktorisasi tensor |
| 332 | Embedding grafik | Embedding grafik heterogen |
| 333 | Deteksi anomali dalam grafik | Deteksi outlier berbasis grafik |
| 334 | Deteksi anomali dalam grafik | Pengelompokan spektral |
| 335 | Deteksi anomali dalam grafik | Hutan isolasi untuk grafik |
| 336 | Deteksi anomali dalam grafik | Deteksi anomali kolektif |
| 337 | Deteksi anomali dalam grafik | Deteksi anomali berbasis struktur komunitas |
| 338 | ML yang dapat ditafsirkan | Plot ketergantungan parsial (PDP) |
| 339 | ML yang dapat ditafsirkan | Peringkat fitur kepentingan |
| 340 | ML yang dapat ditafsirkan | Model berbasis aturan yang dapat ditafsirkan |
| 341 | ML yang dapat ditafsirkan | Penjelasan Model-Agnostik Lokal yang Dapat Ditafsirkan (Kapur) |
| 342 | ML yang dapat ditafsirkan | Nilai Shapley |
| 343 | Model generatif untuk gambar | Dcgan (gan konvolusional yang dalam) |
| 344 | Model generatif untuk gambar | StyleGan2 |
| 345 | Model generatif untuk gambar | Cyclegan untuk terjemahan gambar |
| 346 | Model generatif untuk gambar | Autoencoders variasional (VAE) untuk pembuatan gambar |
| 347 | Model generatif untuk gambar | Pertumbuhan progresif GANS (PGGAN) |
| 348 | Pemilihan model | Tes validasi kereta api split |
| 349 | Pemilihan model | Validasi silang |
| 350 | Pemilihan model | Validasi holdout |
| 351 | Pemilihan model | Pencarian Grid Validasi silang |
| 352 | Pemilihan model | Validasi silang pencarian acak |
| 353 | Pemilihan model | Pemilihan Model Menggunakan Kriteria Informasi |
| 354 | Pemilihan model | Pemilihan model ensemble |
| 355 | Pembelajaran Berkelanjutan | Pembelajaran seumur hidup |
| 356 | Pembelajaran Berkelanjutan | Pembelajaran tambahan |
| 357 | Pembelajaran Berkelanjutan | Pembelajaran online |
| 358 | Pembelajaran Berkelanjutan | Ekspansi Model Dinamis |
| 359 | Pembelajaran Berkelanjutan | Deteksi drift konsep |
| 360 | Pembelajaran Berkelanjutan | Transfer pembelajaran di lingkungan yang dinamis |
| 361 | Pembelajaran federasi untuk perawatan kesehatan | Pembelajaran Federasi untuk Catatan Kesehatan Elektronik (EHR) |
| 362 | Pembelajaran federasi untuk perawatan kesehatan | ML pemeliharaan privasi dalam perawatan kesehatan |
| 363 | Pembelajaran federasi untuk perawatan kesehatan | Pembelajaran federasi untuk sistem pendukung keputusan klinis |
| 364 | Pembelajaran federasi untuk perawatan kesehatan | Pembelajaran federasi untuk prediksi penyakit |
| 365 | Pembelajaran federasi untuk perawatan kesehatan | Pembelajaran Federasi untuk Analisis Pencitraan Medis |
| 366 | Distilasi model | untuk model ringan |
| 367 | Distilasi model | untuk model ringan |
| 368 | Distilasi model | untuk model ringan |
| 369 | Distilasi model | untuk model ringan |
| 370 | Distilasi model | untuk model ringan |
| 371 | Analisis rangkaian waktu untuk peramalan | Arima musiman |
| 372 | Analisis rangkaian waktu untuk peramalan | Autoregresi Vektor (VAR) |
| 373 | Analisis rangkaian waktu untuk peramalan | Memori jangka pendek (LSTM) dengan perhatian |
| 374 | Analisis rangkaian waktu untuk peramalan | Nabi dengan hari libur |
| 375 | Analisis rangkaian waktu untuk peramalan | Metode ensemble untuk peramalan deret waktu |
| 376 | ML pemeliharaan privasi | Secure Multi-Party Computation (MPC) |
| 377 | ML pemeliharaan privasi | Enkripsi homomorfik |
| 378 | ML pemeliharaan privasi | Mekanisme privasi diferensial |
| 379 | ML pemeliharaan privasi | Pembelajaran federasi dengan privasi diferensial |
| 380 | ML pemeliharaan privasi | Sirkuit yang kacau |
| 381 | Segmentasi gambar | U-net |
| 382 | Segmentasi gambar | Topeng R-CNN |
| 383 | Segmentasi gambar | Full Convolutional Networks (FCN) |
| 384 | Segmentasi gambar | Segmentasi semantik |
| 385 | Segmentasi gambar | Segmentasi instan |
| 386 | Pembelajaran penguatan yang mendalam | DQN (Qeep Q -work) |
| 387 | Pembelajaran penguatan yang mendalam | DDPG (gradien kebijakan deterministik yang dalam) |
| 388 | Pembelajaran penguatan yang mendalam | PPO (optimasi kebijakan proksimal) |
| 389 | Pembelajaran penguatan yang mendalam | A3C (Asynchronous Advantage Actor-Critic) |
| 390 | Pembelajaran penguatan yang mendalam | Sac (aktor-soft-critik) |
| 391 | Tugas visi komputer | Deteksi Objek |
| 392 | Tugas visi komputer | Klasifikasi Gambar |
| 393 | Tugas visi komputer | Segmentasi gambar |
| 394 | Tugas visi komputer | Pengenalan wajah |
| 395 | Tugas visi komputer | Segmentasi instan |
| 396 | Evaluasi model | Rata -rata kesalahan absolut (mae) |
| 397 | Evaluasi model | Rata -rata kesalahan kuadrat (MSE) |
| 398 | Evaluasi model | Skor R-Squared (R2) |
| 399 | Evaluasi model | Ketepatan |
| 400 | Evaluasi model | Ketepatan dan penarikan |
| 401 | Generasi bahasa alami | Transformator transfer teks-ke-teks (T5) |
| 402 | Generasi bahasa alami | GPT-3 (transformator pra-terlatih generatif 3) |
| 403 | Generasi bahasa alami | Pemodelan Bahasa |
| 404 | Generasi bahasa alami | Pembuatan teks bersyarat |
| 405 | Generasi bahasa alami | Terjemahan mesin saraf |
| 406 | Analisis sentimen | Analisis sentimen yang diawasi |
| 407 | Analisis sentimen | Analisis sentimen berbasis aspek |
| 408 | Analisis sentimen | Deteksi Emosi |
| 409 | Analisis sentimen | Penambangan Opini |
| 410 | Analisis sentimen | Suara Analisis Pelanggan |
| 411 | Analisis Jaringan Sosial | Visualisasi Jaringan Sosial |
| 412 | Analisis Jaringan Sosial | Deteksi Komunitas |
| 413 | Analisis Jaringan Sosial | Analisis pengaruh |
| 414 | Analisis Jaringan Sosial | Prediksi tautan |
| 415 | Analisis Jaringan Sosial | Simulasi Jaringan Sosial |
| 416 | Grafik jaringan saraf | Grafik Convolutional Networks (GCNS) |
| 417 | Grafik jaringan saraf | Graph Attention Networks (GAT) |
| 418 | Grafik jaringan saraf | Grafik (sampel grafik dan agregat) |
| 419 | Grafik jaringan saraf | Grafik Jaringan Isomorfisme (GIN) |
| 420 | Grafik jaringan saraf | Grafik Jaringan Saraf untuk Klasifikasi Node |
| 421 | Terjemahan mesin otomatis | Model urutan-ke-urutan |
| 422 | Terjemahan mesin otomatis | Terjemahan Mesin Saraf (NMT) |
| 423 | Terjemahan mesin otomatis | Model Transformer untuk Terjemahan Mesin |
| 424 | Terjemahan mesin otomatis | Terjemahan Mesin Statistik |
| 425 | Terjemahan mesin otomatis | Terjemahan mesin berbasis frasa |
| 426 | Terjemahan mesin otomatis | Representasi enkoder dua arah dari Transformers (Bert) |
| 427 | Pembelajaran tanpa pengawasan | K-Means Clustering |
| 428 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Clustering hierarkis |
| 429 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Analisis Komponen Utama (PCA) |
| 430 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Jaringan permusuhan generatif (GANS) |
| 431 | Pembelajaran tanpa pengawasan | Autoencoders |
| 432 | Pengakuan ucapan | Pengenalan Pidato Otomatis (ASR) |
| 433 | Pengakuan ucapan | Model pengenalan ucapan yang mendalam |
| 434 | Pengakuan ucapan | Klasifikasi Temporal Connectionist (CTC) |
| 435 | Pengakuan ucapan | Jaringan saraf berulang (RNN) untuk pengakuan ucapan |
| 436 | Pengakuan ucapan | Model transformator untuk pengenalan ucapan |
| 437 | Sistem Rekomendasi | Penyaringan kolaboratif |
| 438 | Sistem Rekomendasi | Penyaringan berbasis konten |
| 439 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Hibrida |
| 440 | Sistem Rekomendasi | Sistem Rekomendasi Berbasis Pengetahuan |
| 441 | Sistem Rekomendasi | Pembelajaran Penguatan untuk Sistem Rekomendasi |
| 448 | Penyebaran model | Kontainerisasi |
| 449 | Penyebaran model | Komputasi tanpa server |
| 450 | Penyebaran model | Pemantauan model |
| 451 | Inferensi kausal | Model kausal Pearl |
| 452 | Inferensi kausal | Pencocokan skor kecenderungan |
| 453 | Inferensi kausal | Analisis Variabel Instrumental |
| 454 | Inferensi kausal | Perbedaan-perbedaan (Did) |
| 455 | Inferensi kausal | Desain Discontinuity Regresi (RDD) |
| 456 | ML otomatis | Automl |
| 457 | ML otomatis | Pencarian Arsitektur Neural (NAS) |
| 458 | ML otomatis | Model Stacking |
| 459 | ML otomatis | Pilihan fitur |
| 460 | ML otomatis | Optimalisasi hyperparameter |
| 461 | Kemampuan penjelasan model | Kapur (penjelasan agnostik model yang dapat ditafsirkan lokal) |
| 462 | Kemampuan penjelasan model | Shap (penjelasan aditif shapley) |
| 463 | Kemampuan penjelasan model | PDP (plot ketergantungan parsial) |
| 464 | Kemampuan penjelasan model | Eli5 (jelaskan seperti aku 5) |
| 465 | Kemampuan penjelasan model | Jangkar |
| 466 | Analisis Geospasial | GIS (sistem informasi geografis) |
| 467 | Analisis Geospasial | Visualisasi data spasial |
| 468 | Analisis Geospasial | Geoanalytics |
| 469 | Analisis Geospasial | Geostatistik |
| 470 | Analisis Geospasial | Analisis Regresi Spasial |
| 471 | Peramalan seri waktu | Metode perataan eksponensial |
| 472 | Peramalan seri waktu | ARIMA (autoregresif terintegrasi bergerak rata -rata) |
| 473 | Peramalan seri waktu | Nabi (peramalan seri waktu) |
| 474 | Peramalan seri waktu | Jaringan saraf untuk peramalan seri waktu |
| 475 | Peramalan seri waktu | Metode ensemble untuk peramalan deret waktu |
| 476 | Augmentasi data | Balik dan rotasi |
| 477 | Augmentasi data | Tanaman acak dan ubah ukurannya |
| 478 | Augmentasi data | Injeksi kebisingan |
| 479 | Augmentasi data | Augmentasi dengan model generatif |
| 480 | Augmentasi data | Mixup dan cutmix |
| 481 | Grafik pengetahuan | Pembelajaran Representasi Grafik Pengetahuan |
| 482 | Grafik pengetahuan | Embeddings grafik pengetahuan |
| 483 | Grafik pengetahuan | Penyelarasan Grafik Pengetahuan |
| 484 | Grafik pengetahuan | Penyelesaian Grafik Pengetahuan |
| 485 | Grafik pengetahuan | Meminta dan beralasan tentang grafik pengetahuan |
| 486 | Komputasi Terdistribusi | Apache Hadoop |
| 487 | Komputasi Terdistribusi | Apache Spark |
| 488 | Komputasi Terdistribusi | Pembelajaran mendalam yang didistribusikan |
| 489 | Komputasi Terdistribusi | Pemrosesan data terdistribusi |
| 490 | Komputasi Terdistribusi | Sistem File Terdistribusi |
| 491 | Pertahanan permusuhan | Pelatihan permusuhan |
| 492 | Pertahanan permusuhan | Distilasi defensif |
| 493 | Pertahanan permusuhan | Perataan acak |
| 494 | Pertahanan permusuhan | Fitur pemerasan |
| 495 | Pertahanan permusuhan | Pelatihan musuh ensemble |
| 496 | Pemahaman bahasa alami | Pengakuan entitas |
| 497 | Pemahaman bahasa alami | Parsing ketergantungan |
| 498 | Pemahaman bahasa alami | Named Entity Recognition (NER) |
| 499 | Pemahaman bahasa alami | Analisis sentimen |
| 500 | Pemahaman bahasa alami | Resolusi Coreference |
Pyverse dirilis di bawah lisensi MIT.
