Awesome GitHub RepositoriesStreaming Multi-Source Iterators

River este un framework Python pentru online machine learning, conceput pentru a antrena și evalua modele pe date de tip streaming. Permite învățarea incrementală prin actualizarea parametrilor modelului la fiecare observație, eliminând nevoia de a stoca seturi de date complete de antrenament în memorie. Biblioteca se distinge printr-un sistem dedicat de detectare a concept drift-ului, care monitorizează schimbările în distribuțiile datelor pentru a declanșa adaptarea modelului. De asemenea, oferă un framework de validare progresivă care simulează deployment-ul în timp real prin testarea modelelor pe eșantioane înainte de a le utiliza pentru antrenament. Sistemul acoperă o gamă largă de capabilități de streaming, inclusiv feature engineering în timp real, prognoza seriilor temporale și detectarea anomaliilor online. Suportă învățarea nesupervizată prin clustering incremental și arbori de decizie, precum și agregarea de tip ensemble și politici de tip bandit pentru selecția modelelor. Proiectul include utilitare pentru ingestia de date de streaming din surse precum fișiere CSV și API-uri, precum și instrumente pentru calcularea statisticilor în mișcare și a schițelor de date eficiente din punct de vedere al memoriei.