오픈 소스. 새로운 가능성.

VeighNa는 Python 기반의 오픈소스 퀀트 트레이딩 시스템 개발 프레임워크로, 다양한 국내외 거래 인터페이스와 전략 애플리케이션을 통합합니다. 최신 버전에서는 다중 요인 머신러닝 전략 개발, 투자 연구 및 실거래를 지원하는 vnpy.alpha 모듈이 추가되었습니다.

소비자용 노트북 하드웨어에서 처음부터 학습하도록 설계된 소형 GPT 언어 모델(약 5억 4천만 파라미터)로, Fineweb-edu 사전 학습 및 채팅 파인튜닝 기능을 제공합니다.

Pyro는 PyTorch 기반의 유연하고 확장 가능한 딥 확률 프로그래밍 라이브러리로, 보편적인 확률 모델과 자동 추론을 지원합니다.

무료 오픈소스 AI 엔지니어링 커리큘럼으로, 첫 원리부터 20단계 523개 수업(약 342시간)을 Python, TypeScript, Rust, Julia로 제공. 각 수업은 수학 기반 구현부터 재사용 가능한 프롬프트, 스킬, 에이전트, MCP 서버까지 포함하며, 설치형 AI 튜터와 Claude 인증 준비도 지원.

NLTK는 자연어 처리(NLP) 연구 및 개발을 지원하기 위해 설계된 오픈 소스 Python 모듈, 데이터 세트 및 튜토리얼의 종합적인 제품군입니다.

온라인 강좌와 함께 제공되는 머신러닝 및 딥러닝 코드 예제와 튜토리얼 모음입니다. 선형 회귀부터 강화 학습, NLP, 컴퓨터 비전, 생성형 AI까지 다양한 주제를 다룹니다.

가맹점 간 신원 재사용을 탐지하는 방어 전용 부정 결제 탐지 시스템 Sentinel을 소개합니다. 신원 연결 그래프 구축, 결정론적 점수 산정, 분석가 콘솔 및 루피(rupees) 단위의 비용 분석 기능을 제공합니다.

Microsoft가 제공하는 무료 12주, 26개 레슨 커리큘럼으로 Scikit-learn을 활용한 클래식 머신러닝을 학습합니다. 퀴즈, 실습 프로젝트, 과제, Python 및 R 레슨, 다국어 번역을 포함합니다.

iFixAi는 AI 에이전트의 독립적 감사를 위한 프레임워크로, 운영 보장과 적대적 테스트에 중점을 둡니다. 전염, 조종, 기만, 예측 불가능성, 불투명성 등 5개 핵심 기둥을 평가하여 A~F 등급을 부여합니다.

변이 중심의 CRISPR 설계 프레임워크로, SpCas9 뉴클레아제, 염기 교정기 및 프라임 교정기를 하나의 타입 지정 인터페이스로 통합하여 보정된 불확실성과 인구 집단 인식 오프타겟 보고서가 포함된 순위별 후보 편집안을 제공합니다.

CatBoost는 Yandex의 오픈소스 그래디언트 부스팅 라이브러리로, 분류, 회귀, 랭킹에 사용되며, 범주형 특성 지원, CPU/GPU 학습, Apache Spark를 통한 분산 학습, Python, R, Java, C++ API를 제공합니다.

TensorFlow는 머신러닝을 위한 엔드 투 엔드 오픈 소스 플랫폼으로, ML 기반 애플리케이션을 구축하고 배포하기 위한 유연한 도구 및 라이브러리 생태계를 제공합니다.

comma-lab은 comma.ai 비디오 압축 챌린지를 위한 커뮤니티 및 역사 기록 연구 워크스페이스입니다.tac 작업 인식 압축 라이브러리, 연구소 운영 도구, 정확한 재생 관리, 증거 등급, OSS 릴리즈 위생성을 제공합니다.

Ultralytics는 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류를 포함한 컴퓨터 비전 작업을 위한 최첨단 YOLO 모델 제품군을 제공합니다.

LightGBM은 효율성과 대규모 데이터에 최적화된, 결정 트리 알고리즘 기반의 빠르고 분산된 고성능 그래디언트 부스팅 프레임워크입니다.

DeepEval은 RAG 파이프라인, 에이전트, 챗봇을 포함한 AI 애플리케이션의 단위 테스트를 위해 설계된 오픈 소스 LLM 평가 프레임워크입니다.

Freqtrade는 파이썬 기반 무료 오픈소스 암호화폐 트레이딩 봇으로, 백테스팅, 드라이런, ML 전략 최적화, FreqAI 적응형 예측, Telegram/WebUI 제어, 주요 현물·선물 거래소 지원 기능을 제공합니다.

Hugging Face Transformers는 텍스트, 비전, 오디오 및 멀티모달 작업을 위한 머신러닝 모델 정의 프레임워크입니다. 100만 개 이상의 사전 학습된 체크포인트와 함께 추론 및 학습을 위한 통합 API를 제공합니다.

AutoKeras는 Keras를 기반으로 구축된 오픈소스 AutoML 라이브러리로, 이미지, 텍스트, 정형 데이터 작업을 위한 딥러닝 모델 탐색을 자동화합니다.

운영 의사결정(가격, 재고, 에너지, 대기열, 공급망)을 위한 강화학습 라이브러리. 31개 알고리즘, 타입 인터페이스, 고전적 기준선, 재현 가능한 벤치마크 제공.