هذا تطبيق لينكس يُسمى Uncertainty Baselines، ويمكن تنزيل أحدث إصدار منه بـ doubt-baselinessourcecode.tar.gz. ويمكن تشغيله عبر الإنترنت من خلال موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Uncertainty Baselines with OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
خطوط الأساس لعدم اليقين
الوصف
خطوط أساس عدم اليقين هي مجموعة من خطوط أنابيب التدريب القوية والموثقة جيدًا، تُسهّل تقييم عدم اليقين التنبئي في نماذج التعلم الآلي الحديثة. فبدلًا من تقديم نصوص برمجية تجريبية، تُقدّم المكتبة وصفات شاملة - إدخال البيانات، وهياكل النماذج، وحلقات التدريب، ومقاييس التقييم، والتسجيل - بحيث تكون النتائج قابلة للمقارنة عبر عمليات التشغيل ومجموعات البحث. تغطي المكتبة أساليب ومهامًا قياسية، بدءًا من تصنيف الصور ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وصولًا إلى المسائل الجدولية، مع خطوط أساس تغطي كلًا من المناهج الحتمية والاحتمالية. تشمل التقنيات المجموعات العميقة، وطريقة مونت كارلو للتسرب، وقياس درجة الحرارة، والاستدلال التبايني العشوائي، والرؤوس غير المتجانسة، وسير عمل الكشف عن عدم التوزيع. يُركّز كل خط أساس على إمكانية التكرار: بذور ثابتة، وتقسيمات قياسية، ومقاييس قوية مثل خطأ المعايرة، وAUROC لـ OOD، والدقة تحت التغيير.
شرح المميزات:
- خطوط أنابيب شاملة وقابلة للتكرار لتقييم عدم اليقين
- تغطية الفرق الموسيقية، وانقطاع MC، وSVI، وطرق المعايرة
- مقاييس موحدة لجودة الكشف عن المنتجات المعدة للأكل والمعايرة
- الخطوط الأساسية عبر الرؤية واللغة والمهام الجدولية
- مسح ملفات التكوين والتسجيل لإجراء مقارنات عادلة
- افتراضات قوية يمكن تمديدها لأفكار بحثية جديدة
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يُمكن تنزيله أيضًا من https://sourceforge.net/projects/uncertainty-baselines.mirror/. وقد استُضيف في OnWorks لتشغيله عبر الإنترنت بسهولة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
