valeman/awesome-conformal-prediction
📦 Open Source Projectvaleman
Главный курируемый сборник ресурсов для изучения конформного прогнозирования и оценки неопределенности в машинном обучении.
Конформное прогнозирование (CP) стало мощным, не зависящим от конкретной модели подходом к оценке неопределенности, обеспечивающим статистические гарантии без жестких предположений о распределении данных. Репозиторий 'awesome-conformal-prediction' является отраслевым стандартом для навигации в этой области. Он систематизирует сложную академическую литературу, практические руководства и готовые к использованию библиотеки.
Основные разделы включают классификацию фундаментальных работ, диссертации и практические гайды по применению CP в глубоком обучении и прогнозировании временных рядов. Репозиторий также выделяет ключевые библиотеки на Python и R, позволяя разработчикам интегрировать оценку неопределенности в производственные пайплайны. Независимо от того, являетесь ли вы студентом, изучающим теорию статистического обучения, или инженером, стремящимся создавать надежные и интерпретируемые ИИ-системы, эта коллекция станет вашей дорожной картой в мир современных методов квантификации неопределенности.
💡Основное
- ├─Полный хаб ресурсов по CP
- ├─Теория, код и научные статьи
- └─Поддержка экосистем Python и R
🎯Для
- ├─Исследователи машинного обучения
- ├─Data Scientists
- └─Инженеры по безопасности ИИ