オープンソース。新しい可能性。

Optunaは機械学習専用のハイパーパラメータ最適化フレームワーク。define-by-run方式のAPIにより、ループや条件分岐を活用した動的な探索空間の構築が可能。効率的な最適化、スケーラビリティ、可視化機能を備え、Optuna Dashboard、Rustuna、OptunaHubなどからなるエコシステムを持つ。

Eloレーティング、勾配ブースティング・アンサンブル、マルチタスクニューラルネットワークを統合したオープンソースのUFC格闘技予測プロジェクト。2018-2026年のウォークフォワード評価、Streamlitによる対戦エクスプローラー、週次自動更新パイプラインを備えています。

Reinforsは、ゲームのダイナミクス、探索、エピソード編成を並列Rustで実行し、Pythonベースのネットワークとトレーニングは完全に呼び出し側の制御下に置く高スループット強化学習ライブラリです。

Pythonを用いて、数学的基礎から実践的な実装までを第一原理から教える、教師あり機械学習の教育用リポジトリです。

Eclipse Deeplearning4J（DL4J）はJVM対応のオープンソース深層学習エコシステムであり、Java、Scala、Kotlinなどからモデル構築・訓練・展開が可能。Keras、TensorFlow、ONNXのインポート、ND4J線形代数、SameDiff自動微分、DataVecでデータ前処理、CPU/GPU対応。

Made With MLは、プロダクション向けの機械学習アプリケーションの設計・開発・デプロイ・反復を教えるオープンソースのコースおよびリポジトリで、MLOps、テスト、サービング、CI/CD、継続的学習をカバーしている。

Microsoftによる初心者向けの10週間・20レッスンのデータサイエンスカリキュラム。プロジェクトベースのレッスン、クイズ、50以上の言語への翻訳が用意されています。

『Build a Large Language Model (From Scratch)』の公式コードリポジトリ。GPT系モデルの事前学習と微調整を段階的にPyTorchで実装し、ノートブックと演習を提供。

fastaiはPyTorchベースのディープラーニングライブラリであり、迅速な開発を可能にするハイレベルコンポーネントと、研究やカスタマイズのためのローレベルコンポーネントの両方を提供します。

FiftyOneは、高品質なデータセットとコンピュータビジョンモデルを構築するためのオープンソースツールです。視覚化、ラベリング、評価、キュレーションなどの機能を提供し、PyTorch、Hugging Face、Ultralyticsなどのライブラリと統合されています。

PyTorchは、GPU加速によるテンソル計算と、テープベースのautogradシステムに基づく柔軟なディープニューラルネットワークフレームワークを提供するオープンソースの機械学習ライブラリです。

FairMindは、機械学習、LLM、マルチモーダルAIモデル向けにバイアス検出、公平性テスト、コンプライアンス追跡を提供するオープンソースのAIガバナンスプラットフォームです。エビデンスグレードの評価、モデルレジストリ、修復ツールを提供します。

PyMCは、高度なMCMCおよび変分推論アルゴリズムを備えたPythonのベイズ統計モデリングパッケージです。直感的なモデル記述構文、NUTSやADVIなどの強力なサンプリング手法、PyTensorによる最適化、欠損値処理、完全なベイズワークフローをサポートします。Apache 2.0ライセンスで提供され、BambiやExoplanetなど豊富なエコシステムを有します。

Keras 3は、JAX、TensorFlow、PyTorch、またはOpenVINOを使用してモデルの構築とトレーニングが可能なマルチバックエンド対応のディープラーニングフレームワークです。

VeighNaは、Pythonベースのオープンソース・クオンツ取引システム開発フレームワークです。国内外の多様な取引インターフェースや戦略アプリケーションを統合しており、4.0バージョンでは新たに多因子機械学習戦略の開発・研究・実運用をサポートする「vnpy.alpha」モジュールが追加されました。

PlanckGPTは、一般消費者向けノートPCでゼロから学習できる約5.4億パラメータの小型GPT言語モデルです。Fineweb-eduで事前学習し、チャット微調整も可能です。

PyroはPyTorch上に構築された柔軟でスケーラブルな深層確率プログラミングライブラリであり、普遍的な確率モデルと自動推論をサポートします。

『AI Engineering from Scratch』は、APIラッパーではなく第一原理からAIエンジニアリングを教える無料・MITライセンスのカリキュラム兼リファレンスマニュアル。20フェーズ・523レッスン（約342時間）で、Python・TypeScript・Rust・Juliaによる実装を収録。各レッスンは数学ベースの自作、フレームワーク利用、再利用成果物の作成で構成され、AIチューター機能やClaude認定試験対策も備える。

NLTKは、自然言語処理（NLP）の研究および開発をサポートするために設計された、オープンソースのPythonモジュール、データセット、およびチュートリアルの包括的なスイートです。

機械学習と深層学習のコード例とチュートリアルを集めたリポジトリで、オンラインコースに付随する教材です。線形回帰から強化学習、NLP、コンピュータビジョン、生成AIまで幅広いトピックをカバーしています。