Awesome Data-Centric AI 项目教程

Awesome Data-Centric AI 项目教程

awesome-data-centric-ai Open-Source Software, Tutorials, and Research on Data-Centric AI 🤖 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/aw/awesome-data-centric-ai

1. 项目的目录结构及介绍

awesome-data-centric-ai/
├── CHANGELOG.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── LICENSE
├── README.md
├── data_profiling/
│   ├── ydata_profiling/
│   ├── sweetviz/
│   ├── dataprep_eda/
│   ├── autoviz/
│   ├── lux/
│   ├── great_expectations/
│   └── d_tale/
├── synthetic_data/
│   ├── ydata_synthetic/
│   ├── synthpop/
│   ├── datasynthesizer/
│   ├── sdv/
│   ├── pomegranate/
│   ├── gretel_synthetics/
│   ├── time_series_generator/
│   └── zpy/
├── data_labelling/
│   ├── labelimg/
│   ├── labelme/
│   ├── taganomaly/
│   ├── echoml/
│   └── labelstudio/
├── data_preparation/
│   └── datafix/
├── tutorials_and_resources/
│   └── data_centric_ai_survey/
└── courses/
    └── mit_data_centric_ai/

目录结构介绍

• CHANGELOG.md: 记录项目的更新日志。
• CODE_OF_CONDUCT.md: 项目的代码行为准则。
• LICENSE: 项目的开源许可证。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• data_profiling/: 包含用于数据分析和探索的开源工具，如 ydata_profiling, sweetviz, dataprep_eda 等。
• synthetic_data/: 包含用于生成合成数据的开源工具，如 ydata_synthetic, synthpop, datasynthesizer 等。
• data_labelling/: 包含用于数据标注的开源工具，如 labelimg, labelme, taganomaly 等。
• data_preparation/: 包含用于数据准备的开源工具，如 datafix。
• tutorials_and_resources/: 包含教程和资源，如 data_centric_ai_survey。
• courses/: 包含课程资源，如 mit_data_centric_ai。

2. 项目的启动文件介绍

项目的主要启动文件是 README.md，它包含了项目的介绍、使用说明以及如何开始使用项目的详细步骤。用户可以通过阅读 README.md 文件来了解项目的整体结构和功能。

3. 项目的配置文件介绍

项目中没有明确的配置文件，但每个子目录下的工具或库通常会有自己的配置文件或配置选项。例如，data_profiling/ydata_profiling/ 目录下的工具可能会有一个配置文件来定义数据分析的参数。用户在使用这些工具时，需要根据具体工具的文档进行配置。

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以上是 Awesome Data-Centric AI 项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地理解和使用该项目。

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