هذا هو تطبيق Windows المسمى FLAML والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له كـ v2.1.1.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في مزود الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى FLAML مع 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 أي محاكي لنظام التشغيل OnWorks عبر الإنترنت من موقع الويب هذا ، ولكن أفضل محاكي Windows عبر الإنترنت.
- 5. من نظام التشغيل OnWorks Windows 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.
- 7. قم بتنزيل Wine من مستودعات برامج توزيعات Linux الخاصة بك. بمجرد التثبيت ، يمكنك النقر نقرًا مزدوجًا فوق التطبيق لتشغيله باستخدام Wine. يمكنك أيضًا تجربة PlayOnLinux ، وهي واجهة رائعة على Wine والتي ستساعدك على تثبيت برامج وألعاب Windows الشائعة.
يعد Wine طريقة لتشغيل برامج Windows على نظام Linux ، ولكن بدون الحاجة إلى Windows. Wine عبارة عن طبقة توافق Windows مفتوحة المصدر يمكنها تشغيل برامج Windows مباشرة على أي سطح مكتب Linux. بشكل أساسي ، يحاول Wine إعادة تنفيذ ما يكفي من Windows من البداية حتى يتمكن من تشغيل جميع تطبيقات Windows دون الحاجة إلى Windows بالفعل.
SCREENSHOTS
Ad
فلامل
الوصف
FLAML هي مكتبة Python خفيفة الوزن تجد نماذج دقيقة للتعلم الآلي تلقائيًا وفعالة واقتصادية. يحرر المستخدمين من اختيار المتعلمين والمعلمات الفائقة لكل متعلم. بالنسبة لمهام التعلم الآلي الشائعة مثل التصنيف والانحدار ، فإنه يعثر بسرعة على نماذج عالية الجودة للبيانات التي يوفرها المستخدم مع موارد حسابية منخفضة. وهو يدعم كلاً من نماذج التعلم الآلي الكلاسيكية والشبكات العصبية العميقة. من السهل تخصيصها أو توسيعها. يمكن للمستخدمين العثور على قابلية التخصيص المطلوبة من نطاق سلس: الحد الأدنى من التخصيص (ميزانية الموارد الحسابية) ، أو التخصيص المتوسط (على سبيل المثال ، المتعلم على غرار scikit ، ومساحة البحث ، والقياس) ، أو التخصيص الكامل (التدريب التعسفي ورمز التقييم). يدعم الضبط التلقائي السريع ، القادر على التعامل مع القيود المعقدة / التوجيه / الإيقاف المبكر. يتم تشغيل FLAML من خلال طريقة تحسين المعلمات الفائقة الجديدة والفعالة من حيث التكلفة واختيار المتعلم التي ابتكرتها شركة Microsoft Research.
المميزات
- تتطلب FLAML إصدار Python> = 3.7. يمكن تثبيته من نقطة
- لتشغيل أمثلة الكمبيوتر الدفتري ، قم بتثبيت flaml باستخدام خيار [دفتر الملاحظات]
- مع ثلاثة أسطر من التعليمات البرمجية ، يمكنك البدء في استخدام محرك AutoML الاقتصادي والسريع هذا
- يمكنك تقييد المتعلمين واستخدام FLAML كأداة ضبط سريعة للمعلمات الفائقة لـ XGBoost و LightGBM و Random Forest وما إلى ذلك أو متعلم مخصص
- يمكنك أيضًا تشغيل ضبط عام للمعلمات التشعبية لوظيفة مخصصة
- يسمح Zero-shot AutoML باستخدام واجهة برمجة تطبيقات التدريب الحالية من lightgbm و xgboost وما إلى ذلك مع الاستفادة من AutoML في اختيار تكوينات hyperparameter عالية الأداء لكل مهمة
لغة البرمجة
بايثون
الفئات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
