عن المشروع

Strata هي مكتبة تعلم آلي وجبر خطي مكتوبة بلغة Mojo، مصممة لتوفير مقدرات متوافقة مع scikit-learn مع تسريع أصلي عبر SIMD وLAPACK. تغطي المكتبة نطاقًا واسعًا من مجالات التعلم الآلي: النماذج الخطية (LinearRegression، Ridge، Lasso، ElasticNet، LogisticRegression، SGD)، آلات المتجهات الداعمة (LinearSVC، LinearSVR)، بايز الساذج (GaussianNB، MultinomialNB، BernoulliNB، ComplementNB)، أشجار القرار والمجموعات (RandomForest، HistGradientBoosting)، التجميع (KMeans، MiniBatchKMeans، DBSCAN)، أقرب الجيران (KNeighbors، KDTree)، التحلل (PCA، TruncatedSVD)، المعالجة المسبقة (مقيِّمات، مشفِّرات، معالجات القيم المفقودة، ميزات متعددة الحدود)، اختيار النموذج (تحقق متقاطع، بحث شبكي/عشوائي)، ومقاييس التقييم. توفر المكتبة حاويات مصفوفات كثيفة ومتناثرة (Matrix، CSRMatrix، CSCMatrix)، وتسلسلًا ثنائيًا بدون نسخ لحفظ النماذج، وهياكل Pipeline قابلة للتركيب. تشير معايير الأداء إلى تسريع يتراوح بين 1.1x و3x مقارنة بـ scikit-learn عبر أعباء عمل قياسية مع الحفاظ على تطابق رياضي دقيق. التثبيت متاح عبر Pixi من قناة Modular Community على Prefix.dev. تدعم المكتبة وضعين للتنفيذ: روتينات Mojo نقية بدون تبعيات خارجية، وحلول معجَّلة عبر LAPACK/BLAS للعمليات الجبرية الخطية المتقدمة مثل SVD وQR وCholesky وتحليل القيم الذاتية.