机器学习 Skill技能列表
概率分析工具包Skill probabilistic-analysis-toolkit
概率分析工具包是用于分析随机化算法的专业工具，提供基于概率论和集中不等式的数学分析框架。该工具包支持期望值计算、切尔诺夫界、霍夫丁界、马尔可夫不等式、切比雪夫不等式等关键概率工具的应用，帮助算法工程师和研究人员评估随机算法的性能保证、失败概率和收敛速度。适用于算法复杂度分析、机器学习理论、密码学、分布式系统等需要严格概率保证的领域。 关键词：随机化算法分析，概率论工具，集中不等式，切尔诺夫界，霍夫丁界，算法复杂度，概率保证，期望值计算，矩生成函数，拉斯维加斯算法，蒙特卡洛算法
MLOps实施Skill implementing-mlops
MLOps（机器学习操作化）技能提供从实验到生产的机器学习模型部署和监控的完整生命周期管理。涵盖实验跟踪、模型注册、特征存储、服务部署、管道编排和监控等关键方面，适用于构建生产级ML基础设施、选择MLOps平台、实施持续训练管道和建立模型治理。关键词：MLOps，机器学习操作，模型部署，自动化管道，实验跟踪，特征存储，模型服务，监控，漂移检测，CI/CD。
机器学习Skill machine-learning
本技能是关于机器学习全生命周期的综合指南，涵盖从问题定义、数据准备、模型选择、训练评估到生产部署与监控的完整流程。关键词：机器学习、MLOps、模型训练、特征工程、超参数调优、模型部署、A/B测试、数据漂移、模型版本管理、CI/CD。
JAX高性能数值计算Skill python-jax
JAX是一个Python库，专注于高性能数值计算，支持自动微分、即时编译（JIT）、向量化和GPU/TPU加速，适用于机器学习、深度学习和科学计算等场景。核心功能包括变换组合（grad、jit、vmap、pmap）、PyTrees处理以及优化循环模式。关键词：JAX, 自动微分, 高性能计算, 机器学习, 深度学习, Python, GPU加速, 数值优化, 科学计算, AI框架。
DeepChem（深度化学机器学习工具包）Skill deepchem
DeepChem 是一个用于化学、材料科学和生物学的 Python 机器学习库，专注于分子性质预测（如溶解度、毒性）、药物发现、材料设计和生物分子分析。它提供分子特征化、图神经网络（GNNs）、预训练模型和 MoleculeNet 基准数据集，支持迁移学习和深度学习应用。关键词：机器学习、化学、药物发现、分子性质预测、图神经网络、Python 库。
聚类分析Skill ClusteringAnalysis
聚类分析是一种无监督学习方法，用于将数据集划分为由相似对象组成的多个组或聚类。它在市场细分、客户行为分析、图像识别等领域有着广泛的应用。
机器学习实验结果分析Skill results-analysis
本技能用于系统分析和生成机器学习与人工智能实验的结果，包括数据加载、统计验证、可视化生成和论文结果部分编写，关键词：机器学习、人工智能、数据分析、统计检验、可视化、论文写作。
统一内存Skill unified-memory
这是一个专门针对CUDA统一内存和内存预取优化的专家技能。该技能提供AI驱动的统一内存操作，包括：配置托管内存分配、实现内存预取策略、处理页面错误分析、配置内存提示和建议、分析统一内存迁移、针对超额订阅场景进行优化以及比较托管与显式内存性能。
senior-ml-engineerSkill senior-ml-engineer
高级机器学习工程师技能，专注于生产中模型的部署、MLOps流程构建以及大型语言模型的集成。涵盖模型部署、特征存储、漂移监控、RAG系统和成本优化。
模型等效性审核器Skill model-equivariance-auditor
模型等效性审核器是一个用于验证机器学习模型是否正确实现对称性（等效性）的技能。它提供系统化的测试方法、层间分析和调试指导，帮助开发者检测和修复模型中的对称性错误，确保模型训练和预测的一致性。关键词：模型等效性、审核、验证、调试、对称性、机器学习、深度学习、AI测试。
模型评估Skill model-evaluation
本技能用于全面评估机器学习模型的性能、公平性和可靠性，涵盖指标计算、验证策略、训练调试、超参数调优、LLM评估、A/B测试和生产监控，以确保模型质量和可靠性。关键词：模型评估，机器学习，指标，公平性，A/B测试，生产监控。
模型监控Skill ModelMonitoring
模型监控技能用于确保部署在生产环境中的机器学习模型维持良好的性能，通过检测数据漂移、概念漂移和性能退化来实现模型的可靠性和准确性。关键词包括：模型性能、数据漂移、概念漂移、异常检测、机器学习可观测性。