1 مستودع
Awesome GitHub RepositoriesStreaming Multi-Source Iterators
Iterators that read data from multiple sources like CSV, SQL, and Pandas, yielding one observation at a time for streaming processing.
Distinct from Multi-Source Ingestion: Distinct from Multi-Source Ingestion: focuses on yielding observations one at a time for online learning, not collecting raw event streams.
Explore 1 awesome GitHub repository matching data & databases · Streaming Multi-Source Iterators. Refine with filters or upvote what's useful.
Awesome Streaming Multi-Source Iterators GitHub Repositories
اعثر على أفضل المستودعات باستخدام الذكاء الاصطناعي.سنبحث عن أفضل المستودعات المطابقة باستخدام الذكاء الاصطناعي.
- online-ml/river
online-ml/river
5,853عرض على GitHubRiver هو إطار عمل Python للتعلم الآلي عبر الإنترنت، مصمم لتدريب وتقييم النماذج على بيانات البث. يتيح التعلم التزايدي عن طريق تحديث معلمات النموذج بملاحظة واحدة في كل مرة، مما يلغي الحاجة إلى تخزين مجموعات بيانات التدريب الكاملة في الذاكرة. تتميز المكتبة بنظام مخصص للكشف عن انحراف المفهوم (concept drift) الذي يراقب التغييرات في توزيعات البيانات لتحفيز تكيف النموذج. كما توفر إطار عمل للتحقق التدريجي يحاكي النشر في الوقت الفعلي عن طريق اختبار النماذج على عينات قبل استخدامها للتدريب. يغطي النظام مجموعة واسعة من إمكانات البث، بما في ذلك هندسة الميزات في الوقت الفعلي، والتنبؤ بالسلاسل الزمنية، واكتشاف الشذوذ عبر الإنترنت. ويدعم التعلم غير الخاضع للإشراف من خلال التجميع التزايدي وأشجار القرار، بالإضافة إلى تجميع النماذج وسياسات bandit لاختيار النموذج. يتضمن المشروع أدوات لاستيعاب بيانات البث من مصادر مثل ملفات CSV و APIs، بالإضافة إلى أدوات لحساب الإحصائيات الجارية ومخططات البيانات الموفرة للذاكرة.
Iterates over various data formats including CSV, SQL, and live API streams to feed models.
Python
