AI开源项目分享：pytorch增强图像数据、Tensorflow 2.0实现...

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项目一：igel — 无需编写代码即可训练，测试和使用模型

一个令人愉悦的机器学习工具，可让您无需编写代码即可训练/拟合，测试和使用模型。

该项目的目标是为技术用户和非技术用户提供机器学习。

有时我需要一个工具，可以用来快速创建机器学习原型。是构建概念验证还是创建快速草图模型来证明这一点。我发现自己经常被困在编写样板代码和/或想太多如何启动它。

因此，我决定创建igel。希望它将使技术和非技术用户更轻松地构建机器学习模型。

igel建立在scikit-learn之上。它提供了一种无需编写任何代码即可使用机器学习的简单方法。

您所需要的只是一个yaml（或json）文件，您需要在其中描述您要执行的操作。而已！

Igel支持sklearn的所有机器学习功能，无论是回归，分类还是聚类。准确地说，您可以在igel中使用63种不同的机器学习模型。

Igel支持数据科学领域中最常用的数据集类型。例如，您的输入数据集可以是您要获取的csv，txt，excel表格，json甚至是html文件。所有这些类型均受igel支持。在后台，igel使用熊猫读取您的输入数据集并将其转换为数据框。

项目的点：

• 从GUI使用
• 支持大多数数据集类型（csv，txt，excel，json，html）
• 支持所有最新的机器学习模型（甚至是预览模型）
• 支持不同的数据预处理方法

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