409-.UniLM: Lenguaje entrenamiento de modelos que entienden lenguaje natural(NLU) y generación de tareas en lenguaje natural,NLG. Está desarrollado por Microsoft.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar su GitHub https://kutt.it/eRLQP4
#machinelearning

Buen día y el Miércoles mas.
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617.-Pycaret: Librería para Machine Learning que permite preparar los datos para desplegar tu modelo de forma fácil y rápida, utilizando un entorno notebook.

Distribuido con licencia MIT

Para mas información visitar su web https://kutt.it/ldKWRk
GitHub https://kutt.it/rVemdh
#machinelearning

Buen día y el Lunes mas.
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626-Igel: Herramienta para machine learning que permite entrenar,test y usar modelos sin escribir código. Permite crear de forma rápido un prototipo de machine learning tanto para usuarios técnicos como no técnicos. Soporta múltiples modelos de regresión, clasificación y clustering.

Distribuido con licencia MIT.

Para mas información visitar GitHub https://bit.ly/33G9HLZ
#machinelearning

Buen día y próximamente mas
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642.-AstroML: Módulo para machine learning y data mining enfocado a datos astronómicos.

Distribuido BSD 2 Clausulas.

Para mas información visitar su web http://bit.ly/3sUZoOH
#monografico #MachineLearning

Buen día y mañana mas
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643.-River: Librería para machine learning online, basado en los proyectos creme y scikit-multiflow,que permite crear flujos de datos.

Distribuido con licencia BSD 3 Clausulas.

Para mas información visitar su GitHub http://bit.ly/3oi8bqC
#MachineLearning #monografico

Buen día y mañana mas
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658.-Label-studio: Herramienta para etiquetar y anotar datos, permite utilizarlos en audios,textos,videos y series de tiempo, también puede utilizarse para series de datos personalizados. Este tipo de herramientas se utiliza para datos para Machine Learning , proporcionando datos mas estructurados y mejorar el aprendizaje.

Distribuido con licencia Apache-v2.0

Para mas información visitar su web https://bit.ly/3snf63T
GitHub https://bit.ly/2QrEckM
#datos #MachineLearning

Buen día y próximamente mas.
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710.-Gradio: Herramienta para crear Interfaces Gráficas para modelos de Machine Learning de una forma muy fácil.

Distribuido con licencia Apache-2.0.

Para mas información visitar su web https://bit.ly/3yVLtLR
GitHub https://bit.ly/3z2lH8Z
#machinelearning

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Si quieres ayudarme de forma económica para invertirlo en mis proyectos, hay disponible varios métodos:
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Audible https://amzn.to/3zK7RH0

727.-BlockyML: Herramienta de programación visual para Machine Learning que lo utilizas como campo de entrenamiento, está diseñada para simplificar la implementación estándar del aprendizaje automático. Esta herramienta No Code puede ayudar a cualquiera que quiera comenzar en el ámbito de Machine Learning con Python.

Distribuido con Apache-2.0

Para mas información visitar su GitHub https://bit.ly/3hLBLUr
#MachineLearning

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761.-Daft: Librería rápida, ergonomica y escalable para dataframe que esta enfocada para trabajar con datos complejo y cargas de trabajo para Machine Learning.

Distribuido con licencia Apache-2.0

Para mas información visitad su GitHub https://bit.ly/3RjAGCI
#MachineLearning #datos


Buen día.
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Dinahosting https://dinahosting.com/?affref=62F231152AB3E

755.- MindsDB: Herramienta que permite integrar IA y Machine Learning en tus base de datos, usando SQL, soporte para multitud de BD como framework de ML.

Distribuido con licencia GPL-3.0

Para mas información visitad su web https://bit.ly/3NaSqji
GitHub https://bit.ly/3FlAekY
#bd #machinelearning

Buen día.
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iGraal https://es.igraal.com/padrinazgo?padrino=AG_6335a460d3e92

813.-Oxen: Sistema de control de versiones para datos no estructurados enfocados a datasets de Machine Learning. Esta compuesto de varios componentes como un servidor, librería y CLI.

Distribuido con licencia Apache-2.0

Para mas información visita su Github.
https://bit.ly/3tbriuv
#MachineLearning #datos

Apoyarme, lo agradecería mucho es un factor motivante muy importante.
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825-Giskard: Framework para testing de modelos de ML(Machine Learning) para encontrar errores, vulnerabilidades y otros riesgos.

Dispone de una funcionalidades premium englobadas en Giskard Hub.

Distribuido con licencia Apache-2.0.

Para mas información visita su Github
https://bit.ly/47kvOGd
#IA #testing #framework #MachineLearning

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906.-Featuretools: Framework para el desarrollo de ingeniería de funciones automatizada, que traforma conjunto de datos temporales y relacionales a matrices para Machine Learning.

Distribuido con licencia BSD-3 Clausulas.

Para mas información visita su web.
https://www.featuretools.com/
#datos #framework #machinelearning

919.-Aeon: Toolkit para aprender de series temporales. Es compatible con scikit-learn y brinda acceso a los algoritmos más recientes para el machine learning de series temporales, además de una variedad de técnicas clásicas para tareas de aprendizaje como la predicción y la clasificación.

Distribuido con licencia BSD-3 Clausulas

Para mas información visita su web
https://www.aeon-toolkit.org
#desarrollo #MachineLearning

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