awesome-repositories.com
المدونة
MCP
awesome-repositories.com

اكتشف أفضل مستودعات المصادر المفتوحة باستخدام بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

استكشفعمليات بحث منسقةبدائل مفتوحة المصدربرمجيات ذاتية الاستضافةالمدونةخريطة الموقع
المشروعخادم MCPحولكيفية ترتيب النتائجالصحافة
قانونيالخصوصيةالشروط
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

15 مستودعات

Awesome GitHub RepositoriesAutomated Selection

Utilities for automatically selecting the appropriate tokenization configuration based on model identifiers.

Distinct from Model Selection Tools: Distinct from general model selection tools: focuses on tokenization-specific configuration retrieval rather than model performance optimization.

Explore 15 awesome GitHub repositories matching artificial intelligence & ml · Automated Selection. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Automated Selection GitHub Repositories

اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
  • devtoys-app/devtoysالصورة الرمزية لـ DevToys-app

    DevToys-app/DevToys

    31,666عرض على GitHub↗

    DevToys is a cross-platform desktop application that functions as a comprehensive suite of offline utilities for common software development tasks. It provides a unified interface for performing data formatting, encoding, validation, and asset generation locally without requiring an internet connection. The application is built on a plugin-based extensibility framework that allows users to integrate custom utility modules to meet specific technical requirements. A core differentiator is its clipboard-aware management system, which monitors clipboard content to automatically suggest or open th

    Provides a clipboard-aware management system that automatically suggests relevant tools for detected data formats.

    C#blazorcross-platformcsharp
    عرض على GitHub↗31,666
  • openai/tiktokenالصورة الرمزية لـ openai

    openai/tiktoken

    17,323عرض على GitHub↗

    Tiktoken is a library for converting raw text into numerical sequences using byte pair encoding schemes. It functions as a toolkit for managing tokenization processes, enabling the transformation of text into the specific numerical formats required by language models. The library provides mechanisms for automated encoder selection, allowing users to retrieve the correct tokenization configuration based on specific model names. It also supports the definition and registration of custom tokenization schemes, which facilitates the use of specialized vocabularies or unique model architectures wit

    Retrieves the correct tokenization configuration automatically based on the specific model name provided.

    Python
    عرض على GitHub↗17,323
  • rasbt/python-machine-learning-bookالصورة الرمزية لـ rasbt

    rasbt/python-machine-learning-book

    12,614عرض على GitHub↗

    This project is an educational resource providing practical code examples and implementations of machine learning algorithms using the Python language. It serves as a guide for constructing predictive pipelines, clustering models, and dimensionality reduction within the Scikit-Learn ecosystem. The repository includes comprehensive demonstrations for supervised and unsupervised learning, as well as detailed examples for implementing neural networks and deep architectures. It also provides practical guidance on exporting model parameters to JSON and wrapping trained models in web APIs for produ

    Explains the logic for selecting the most effective machine learning algorithm and parameters based on performance and efficiency.

    Jupyter Notebook
    عرض على GitHub↗12,614
  • yaofanguk/video-subtitle-removerالصورة الرمزية لـ YaoFANGUK

    YaoFANGUK/video-subtitle-remover

    11,493عرض على GitHub↗

    This project is a local AI inpainting tool designed to erase hard-coded subtitles and watermarks from videos and images. It functions as a content-aware media restorer that uses deep learning to reconstruct missing pixels and preserve the original resolution of the source files. The software is distinguished by its local execution model, running inference on host hardware to process media without relying on external cloud APIs. It employs content-aware model selection, allowing the use of different generative algorithms based on media types, such as animation or live action, to optimize visua

    Allows users to choose specific AI models to optimize visual results based on motion levels and content types.

    Pythonaideepleanringsub-remove
    عرض على GitHub↗11,493
  • apple/turicreateالصورة الرمزية لـ apple

    apple/turicreate

    11,171عرض على GitHub↗

    This project is an automated machine learning framework and toolkit designed for training and tuning custom models for classification, regression, and recommendations. It functions as a multimodal machine learning toolkit capable of processing and training models using a combination of text, image, audio, and sensor data. The framework distinguishes itself as a multimodal data processor that can handle and visualize large datasets on a single machine using column-oriented disk storage. It includes a core machine learning model generator that converts trained models into formats compatible wit

    Provides automated selection of the most effective machine learning algorithms by analyzing dataset statistics.

    C++
    عرض على GitHub↗11,171
  • aws/amazon-sagemaker-examplesالصورة الرمزية لـ aws

    aws/amazon-sagemaker-examples

    10,958عرض على GitHub↗

    This repository is a collection of Jupyter notebooks providing reference implementations and templates for building, training, and deploying machine learning models using Amazon SageMaker. It serves as an example library for implementing model architectures and automating the machine learning lifecycle. The library provides practical patterns for machine learning training, data engineering, and model deployment. It includes implementation guides for MLOps, including workflows for model monitoring, lineage tracking, and hyperparameter tuning. The examples cover a broad range of capabilities i

    Uses automated machine learning to handle feature selection and model generation based on dataset characteristics.

    Jupyter Notebookawsdata-sciencedeep-learning
    عرض على GitHub↗10,958
  • autogluon/autogluonالصورة الرمزية لـ autogluon

    autogluon/autogluon

    9,997عرض على GitHub↗

    AutoGluon is an automated machine learning framework and multimodal library designed to automate the end-to-end pipeline from data preprocessing to high-accuracy model training and validation. It functions as an automated model trainer for tabular, image, text, and time series data, as well as a tool for time series forecasting and foundation model finetuning. The project is distinguished by its ability to jointly process and fuse different data types, allowing for the construction of multimodal neural networks that integrate images, text, and structured tables. It supports zero-shot inferenc

    Automatically selects the best local, global, and ensemble models based on quality presets or time limits.

    Pythonautogluonautomated-machine-learningautoml
    عرض على GitHub↗9,997
  • pycaret/pycaretالصورة الرمزية لـ pycaret

    pycaret/pycaret

    9,811عرض على GitHub↗

    PyCaret is a Python AutoML platform and MLOps lifecycle manager designed to automate machine learning workflows. It functions as a low-code environment that leverages a scikit-learn native engine to execute preprocessing, training, and evaluation for tabular data. The platform distinguishes itself as an LLM-powered ML copilot, using large language model agents to analyze datasets, design experiment configurations, and explain model results. It also serves as a Kubernetes ML orchestrator and model registry, enabling the versioning of trained pipelines and their promotion to production API endp

    Automatically identifies the best performing machine learning algorithm for a specific analytical task.

    Pythonanomaly-detectionautomlclassification
    عرض على GitHub↗9,811
  • qiao/pathfinding.jsالصورة الرمزية لـ qiao

    qiao/PathFinding.js

    8,701عرض على GitHub↗

    PathFinding.js is a grid-based pathfinding library that implements multiple search algorithms for computing optimal routes on 2D maps. It provides implementations of A*, Dijkstra, Breadth-First Search, and Jump Point Search, each designed to find the shortest path between two points on a grid while avoiding obstacles. The library is built around a pluggable architecture where each pathfinding strategy shares a common interface, allowing algorithms to be selected at runtime without modifying core logic. It includes a configurable diagonal movement rule engine that controls diagonal traversal b

    Allows selection from multiple pathfinding strategies including A*, Dijkstra, Breadth-First, and Jump Point Search.

    JavaScript
    عرض على GitHub↗8,701
  • h2oai/h2o-3الصورة الرمزية لـ h2oai

    h2oai/h2o-3

    7,493عرض على GitHub↗

    h2o-3 is a distributed machine learning platform and automated machine learning framework designed for training and deploying predictive models using distributed in-memory computing. It functions as a deep learning framework and a distributed model scoring engine, capable of operating as a Kubernetes ML cluster to process large datasets in parallel. The platform distinguishes itself through automated machine learning capabilities that automatically select the best algorithms and hyperparameters to optimize model performance. It provides specialized deep learning toolkits for tasks including i

    Automatically selects the optimal algorithm and hyperparameters to maximize predictive model performance.

    Jupyter Notebookautomlbig-datadata-science
    عرض على GitHub↗7,493
  • mrdbourke/zero-to-mastery-mlالصورة الرمزية لـ mrdbourke

    mrdbourke/zero-to-mastery-ml

    5,839عرض على GitHub↗

    هذا المشروع عبارة عن منهج تعليمي للتعلم الآلي ومنصة تعليمية يتم تقديمها من خلال دفاتر Jupyter التفاعلية. يعمل كدليل شامل لإتقان مجموعة أدوات علوم البيانات في Python، ويوفر دروساً منظمة للحوسبة العددية، ومعالجة البيانات الجدولية، والتصور الإحصائي. يتضمن المنهج أدلة تنفيذ محددة لـ Scikit-Learn ودورة عملية حول TensorFlow لبناء وتدريب ونشر الشبكات العصبية ونماذج رؤية الحاسب. ويغطي العملية الشاملة لبناء النماذج التنبؤية، من صياغة المشكلة الأولية وتصنيف المهام إلى نشر النماذج عبر واجهات الويب التفاعلية. يغطي المشروع سطح إمكانات واسع بما في ذلك الحوسبة العددية مع المصفوفات متعددة الأبعاد، وتحليل البيانات الاستكشافي، وروتينات معالجة البيانات مسبقاً. ويوفر سير عمل مفصلاً للتعلم الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف، وخطوط أنابيب التعلم الآلي المؤتمتة، وتحسين المعلمات الفائقة، وتقييم النموذج باستخدام مقاييس التصنيف والتحقق المتبادل. يتم تنظيم المحتوى التعليمي كسلسلة من الدفاتر التي تتداخل فيها أكواد Python مع التفسيرات السردية لتوثيق سير عمل علوم البيانات.

    Teaches how to select the most effective machine learning algorithm and hyperparameters based on dataset characteristics.

    Jupyter Notebookdata-sciencedeep-learningmachine-learning
    عرض على GitHub↗5,839
  • nixtla/statsforecastالصورة الرمزية لـ Nixtla

    Nixtla/statsforecast

    4,809عرض على GitHub↗

    statsforecast هي مكتبة تنبؤ بالسلاسل الزمنية إحصائية عالية الأداء مصممة لإنشاء تنبؤات نقطية وفترات تنبؤ. تعمل كإطار عمل موزع للسلاسل الزمنية يستخدم محرك تنبؤ قائم على C ومحدد نماذج آلي لتحديد وملاءمة النموذج الإحصائي الأمثل لكل سلسلة فريدة في مجموعة البيانات. يتضمن النظام أيضاً كاشف شذوذ للسلاسل الزمنية لتحديد نقاط البيانات غير العادية من خلال مقارنة القيم المرصودة مقابل فترات التنبؤ الاحتمالية. يتميز المشروع بقدرته على التعامل مع التنبؤ المتوازي على نطاق واسع لملايين السلاسل الفردية. ويحقق ذلك من خلال إطار عمل حوسبة موزع، وتنفيذ متوازي متعدد النواة، ونوى C مجمعة تسرع منطق ARIMA الأساسي والتنعيم الأسي. كما يعمل النظام على تحسين المعالجة واسعة النطاق باستخدام تخطيط بيانات طويل التنسيق وخط أنابيب بيانات التقييم الكسول لتقليل حمل الذاكرة. توفر المكتبة مجموعة شاملة من النماذج، بما في ذلك AutoARIMA، وطرق تنعيم أسي متنوعة للطلب المتقطع أو الموسمي، وتحليل Theta، ونمذجة تقلب GARCH للمخاطر المالية. وتغطي مجالات قدرات أوسع مثل التنبؤ متعدد المتغيرات مع متغيرات خارجية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتقييم النموذج عبر التحقق المتبادل التاريخي وتحليل النافذة المنزلقة. تتكامل المكتبة مع هياكل بيانات عالية الأداء مثل Polars وتوفر أدوات لخدمة النماذج المحفوظة كنقاط نهاية REST للتنبؤات التي يمكن الوصول إليها عبر الشبكة.

    Provides automated selection of the best performing statistical forecasting models for every unique time series in a dataset.

    Python
    عرض على GitHub↗4,809
  • py-why/econmlالصورة الرمزية لـ py-why

    py-why/EconML

    4,683عرض على GitHub↗

    EconML هي مكتبة Python للاستدلال السببي مصممة لتقدير تأثيرات العلاج غير المتجانسة باستخدام مزيج من تعلم الآلة والاقتصاد القياسي. تعمل كمجموعة أدوات لحساب تأثيرات العلاج المتوسطة المشروطة لتحديد كيفية تأثير تدخلات معينة على الأفراد أو المجموعات الفرعية. يوفر المشروع إطار عمل لتعلم الآلة المزدوج وتعلم الآلة المتعامد لعزل الإشارات السببية من المربكات عالية الأبعاد. يتضمن المشروع تطبيقات متخصصة للغابات السببية ومتعلمي المتغيرات الآلية، مما يسمح باستعادة العلاقات السببية حتى في وجود مربكات غير ملاحظة. تغطي المكتبة مجموعة واسعة من الإمكانيات بما في ذلك التحقق من النموذج السببي من خلال اختبارات الدحض ومنحنيات المعايرة، وبناء سياسات علاج شخصية، وتحليل أنظمة العلاج الديناميكية. كما تدعم المكتبة الاستدلال الإحصائي لتحديد عدم اليقين وتفسير عدم تجانس التأثير باستخدام النماذج القائمة على الأشجار وقيم Shapley. يتم تنفيذ المشروع وتوضيحه بشكل أساسي من خلال دفاتر Jupyter.

    Provides tools to optimize the choice of nuisance models to improve the accuracy of treatment effect estimation.

    Jupyter Notebookcausal-inferencecausalityeconometrics
    عرض على GitHub↗4,683
  • chiphuyen/ml-interviews-bookالصورة الرمزية لـ chiphuyen

    chiphuyen/ml-interviews-book

    4,523عرض على GitHub↗

    This project is a collection of comprehensive guides and reference materials designed for technical interviews, machine learning system design, and professional development. It serves as a technical knowledge base and a career coaching manual, providing structured resources to help candidates navigate the machine learning hiring landscape. The resource distinguishes itself by offering detailed frameworks for comparing industry roles, analyzing company types, and planning long-term career progression. It provides specific guidance on evaluating employer organizational health, identifying resea

    Provides frameworks for comparing algorithm tradeoffs as a core part of ML interview preparation.

    HTML
    عرض على GitHub↗4,523
  • simonmichael/hledgerالصورة الرمزية لـ simonmichael

    simonmichael/hledger

    4,059عرض على GitHub↗

    hledger is a plain text accounting tool and double-entry ledger manager that stores financial transactions in human-readable text files. It functions as a financial reporting engine for generating balance sheets and income statements, and as a multi-currency investment tracker for managing commodity lots and capital gains. The project distinguishes itself by providing multi-interface data access, allowing users to interact with their financial data via a command line interface, a terminal user interface, and a web server. It features a market-price valuation system to calculate the current va

    Provides configurable lot-matching strategies including FIFO, LIFO, and Average Cost for asset disposal.

    Haskellaccountingcommand-line-toolconsole-application
    عرض على GitHub↗4,059
  1. Home
  2. Artificial Intelligence & ML
  3. Model Selection Tools
  4. Automated Selection

استكشف الوسوم الفرعية

  • Clipboard-Based SelectionAutomatically selects and suggests tools based on the format of data detected on the system clipboard. **Distinct from Automated Selection:** Focuses on clipboard-triggered tool selection, distinct from model-based configuration selection.
  • Model Performance Selection3 وسوم فرعيةAutomated selection of machine learning models based on dataset statistics to optimize performance. **Distinct from Automated Selection:** Distinct from Automated Selection (f0_mt2) which focuses on tokenization configuration; this focuses on selecting the best ML algorithm for the task.