Rust для машинного обучения - библиотека: различия между версиями

Материал из support.qbpro.ru
Строка 57: Строка 57:
* [https://dev.to/davidedelpapa/rust-for-data-science-tutorial-1-4g5j Rust for Data Science: Tutorial 1 - DEV Community]
* [https://dev.to/davidedelpapa/rust-for-data-science-tutorial-1-4g5j Rust for Data Science: Tutorial 1 - DEV Community]
* [https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/ Preface | Data Crayon]<br>
* [https://datacrayon.com/posts/programming/rust-notebooks/preface/ Preface | Data Crayon]<br>
<br>
* '''Датафреймы''':<br>
* '''Датафреймы''':<br>
<hr>
<hr>
ritchie46/polars - Rust датафреймы library
* [https://github.com/ritchie46/polars ritchie46/polars - Rust датафреймы library]<br>
apache/arrow - In-memory columnar format, in Rust.
* [https://github.com/apache/arrow-rs apache/arrow - In-memory columnar format, in Rust.]<br>
apache/arrow-datafusion - Apache Arrow DataFusion and Ballista query engines
* [https://github.com/apache/arrow-datafusion apache/arrow-datafusion - Apache Arrow DataFusion and Ballista query engines]<br>
milesgranger/black-jack - DataFrame / Series data processing in Rust
* [https://github.com/milesgranger/black-jack milesgranger/black-jack - DataFrame / Series data processing in Rust]<br>
nevi-me/rust-dataframe - A Rust DataFrame implementation, built on Apache Arrow
* [https://github.com/nevi-me/rust-dataframe nevi-me/rust-dataframe - A Rust DataFrame implementation, built on Apache Arrow]<br>
kernelmachine/utah - Dataframe structure and operations in Rust
* [https://github.com/kernelmachine/utah kernelmachine/utah - Dataframe structure and operations in Rust]<br>
sinhrks/brassfibre - Provides multiple-dtype columner storage, known as DataFrame in pandas/R
* [https://github.com/sinhrks/brassfibre sinhrks/brassfibre - Provides multiple-dtype columner storage, known as DataFrame in pandas/R]<br>


==ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ==
==ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ==

Версия от 14:31, 22 мая 2023

ВВЕДЕНИЕ

Эта статья содержит список библиотек машинного обучения, написанных на Rust.
Представляет собой сборник репозитариев GitHub, блогов, книг, уроков, форумов, статей.
Статья разбита на несколько основных категорий библиотек и алгоритмов. В статье нет библиотек,
которые больше не поддерживаются, а так же почти нет небольших библиотек, которые давно не обновлялись.

ЛИНЕЙНАЯ АЛГЕБРА

  • Большинство пакетов в списке используют ndarray или std::vec.

ИНСТРУМЕНТЫ ПОДДЕРЖКИ

  • Jupyter Notebook
  • evcxr может обрабатывать как Jupyter Kernel или REPL. Эти библиотеки нужны для обучения алгоритмов и проверки гипотез машинного обучения.

РАБОТА С ВИЗУАЛИЗАЦИЕЙ

  • Список полезных ресурсов для визуализации данных.


  • ASCII line graph:


  • Примеры:


  • Датафреймы:

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ

Для обработка изображений вам стоит попробовать либу image-rs. Здесь приведены Такие алгоритмы, как линейные преобразования, реализованы и в других библиотеках.

image-rs/image - Encoding and dec

ИСТОЧНИКИ