2 مستودعات
Awesome GitHub RepositoriesFlat Dictionary Serialization
Conversion of nested object structures into single-level dictionaries using keyed paths.
Distinct from Model-to-Dictionary Serialization: Distinct from model-to-dictionary serialization as it focuses on structural flattening for general object preservation.
Explore 2 awesome GitHub repositories matching data & databases · Flat Dictionary Serialization. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Flat Dictionary Serialization GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- awslabs/gluonts
awslabs/gluonts
5,199عرض على GitHubGluonTS هي مكتبة سلاسل زمنية احتمالية وإطار عمل للتنبؤ بالتعلم العميق. توفر مجموعة أدوات لبناء وتدريب وتقييم بنى الشبكات العصبية التي تتنبأ بالقيم المستقبلية كتوزيعات احتمالية لتحديد عدم اليقين. يتميز المشروع بدعم التنبؤ بدون تدريب مسبق (zero-shot) ودمج نهج نمذجة متنوعة، بما في ذلك الشبكات العصبية الاحتمالية العميقة وأغلفة للمكتبات الإحصائية الخارجية مثل Prophet و R forecast. ينفذ بدائيات معمارية متخصصة مثل الالتفافات السببية والشبكات المتبقية القابلة للعكس لمنع تسرب المعلومات وتعيين التمثيلات الكامنة في توزيعات احتمالية صالحة. يغطي إطار العمل سطح هندسة بيانات شاملاً، بما في ذلك توسيع السلاسل الزمنية، والتحويلات التقابلية، والنمذجة الهرمية. يستخدم Apache Arrow و Parquet لبث مجموعة البيانات عالي الأداء وإدارة الوصول العشوائي. لتقييم النموذج، يتضمن جناح تقييم لقياس دقة التنبؤ والتغطية الاحتمالية باستخدام مقاييس مثل خسارة الكمية ودرجات رتبة الاحتمال المستمرة. تدعم المكتبة نشر النموذج من خلال التكامل مع Amazon SageMaker.
Converts nested object structures into single-level dictionaries with dotted keys to simplify storage.
Pythonartificial-intelligenceawsdata-science - awslabs/gluon-ts
awslabs/gluon-ts
5,200عرض على GitHubGluonTS هو إطار عمل للتنبؤ بالسلاسل الزمنية الاحتمالية، مصمم للتنبؤ بالقيم المستقبلية كتوزيعات احتمالية مع فترات ثقة. يدعم كلاً من تدريب النموذج التقليدي والتنبؤ بدون تدريب مسبق (zero-shot)، حيث تولد النماذج المدربة مسبقاً تنبؤات لسلاسل جديدة دون تدريب إضافي. يتميز المشروع بدمج مجموعة واسعة من نهج التنبؤ في سير عمل موحد. يتضمن ذلك بنى التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة والالتفافات السببية، بالإضافة إلى دمج النماذج الإحصائية الخارجية، ومكتبة Prophet، وحزم R. توفر مجموعة الأدوات سطحاً شاملاً لهندسة بيانات السلاسل الزمنية، وتغطي توسيع مجموعة البيانات، والتقسيم، وتحويل البيانات الزمنية الخام إلى موترات (tensors). كما تتضمن مجموعة من أدوات التقييم لقياس دقة التنبؤ وفترات عدم اليقين، بالإضافة إلى أدوات لاستمرارية مجموعة البيانات باستخدام تنسيقات مثل Arrow و Parquet. يدعم إطار العمل نشر نماذج التنبؤ داخل البنية التحتية السحابية.
Converts nested objects into single-level dictionaries with keyed paths to preserve hierarchical structure during serialization.
Python
