Implémentation légère et utile de la prédiction conforme sur des données réelles.
Appliquez des techniques de prédiction conforme à des données réelles pour une meilleure mesure de l'incertitude dans l'apprentissage automatique.
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conformal-prediction compte 1.1k étoiles sur GitHub. Il a été forké 121 fois. conformal-prediction est écrit principalement en Jupyter Notebook. Il est développé activement depuis 2021. conformal-prediction est disponible sous licence MIT. Ses principaux thèmes sont : computer-vision, conformal, conformal-inference, conformal-prediction.
Implémentation légère et utile de la prédiction conforme sur des données réelles.
conformal-prediction est un projet open source. Il est distribué sous licence MIT.
Oui. conformal-prediction est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
conformal-prediction est disponible sous licence MIT.
conformal-prediction est écrit principalement en Jupyter Notebook.
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[](https://opensourceai.tech/project/aangelopoulos-conformal-prediction.html)
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