GoGPT Best VPN GoSearch

অনওয়ার্কস ফেভিকন

Active Learning download for Windows

Free download Active Learning Windows app to run online win Wine in Ubuntu online, Fedora online or Debian online

This is the Windows app named Active Learning whose latest release can be downloaded as active-learningsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

Download and run online this app named Active Learning with OnWorks for free.

এই অ্যাপটি চালানোর জন্য এই নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন:

- 1. আপনার পিসিতে এই অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন৷

- 2. আমাদের ফাইল ম্যানেজারে প্রবেশ করুন https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনি যে ইউজারনেম চান।

- 3. এই ধরনের ফাইল ম্যানেজারে এই অ্যাপ্লিকেশনটি আপলোড করুন।

- 4. এই ওয়েবসাইট থেকে যেকোনো OS OnWorks অনলাইন এমুলেটর শুরু করুন, তবে আরও ভালো উইন্ডোজ অনলাইন এমুলেটর।

- 5. OnWorks Windows OS থেকে আপনি এইমাত্র শুরু করেছেন, আমাদের ফাইল ম্যানেজারে যান https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX আপনার পছন্দের ব্যবহারকারীর নাম সহ।

- 6. অ্যাপ্লিকেশনটি ডাউনলোড করুন এবং এটি ইনস্টল করুন।

- 7. আপনার লিনাক্স ডিস্ট্রিবিউশন সফ্টওয়্যার সংগ্রহস্থল থেকে ওয়াইন ডাউনলোড করুন। একবার ইনস্টল হয়ে গেলে, আপনি ওয়াইন দিয়ে চালানোর জন্য অ্যাপটিতে ডাবল-ক্লিক করতে পারেন। এছাড়াও আপনি PlayOnLinux ব্যবহার করে দেখতে পারেন, ওয়াইনের উপর একটি অভিনব ইন্টারফেস যা আপনাকে জনপ্রিয় উইন্ডোজ প্রোগ্রাম এবং গেম ইনস্টল করতে সাহায্য করবে।

ওয়াইন লিনাক্সে উইন্ডোজ সফ্টওয়্যার চালানোর একটি উপায়, কিন্তু কোন উইন্ডোজ প্রয়োজন নেই। ওয়াইন হল একটি ওপেন সোর্স উইন্ডোজ সামঞ্জস্যপূর্ণ স্তর যা সরাসরি যেকোনো লিনাক্স ডেস্কটপে উইন্ডোজ প্রোগ্রাম চালাতে পারে। মূলত, ওয়াইন স্ক্র্যাচ থেকে পর্যাপ্ত উইন্ডোজ পুনরায় প্রয়োগ করার চেষ্টা করছে যাতে এটি আসলে উইন্ডোজের প্রয়োজন ছাড়াই সেই সমস্ত উইন্ডোজ অ্যাপ্লিকেশন চালাতে পারে।

কার্যকরী শেখা


Ad


বর্ণনাঃ

Active Learning is a Python-based research framework developed by Google for experimenting with and benchmarking various active learning algorithms. It provides modular tools for running reproducible experiments across different datasets, sampling strategies, and machine learning models. The system allows researchers to study how models can improve labeling efficiency by selectively querying the most informative data points rather than relying on uniformly sampled training sets. The main experiment runner (run_experiment.py) supports a wide range of configurations, including batch sizes, dataset subsets, model selection, and data preprocessing options. It includes several established active learning strategies such as uncertainty sampling, k-center greedy selection, and bandit-based methods, while also allowing for custom algorithm implementations. The framework integrates with both classical machine learning models (SVM, logistic regression) and neural networks.



বৈশিষ্ট্য

  • Modular experimentation framework for active learning research
  • Supports multiple datasets and models including SVMs, logistic regression, and CNNs
  • Implements a variety of active learning strategies such as margin sampling and k-center greedy
  • Allows flexible configuration of parameters such as batch size, warm start ratio, and noise control
  • Easy integration of new models and sampling methods through an extensible API
  • Provides comprehensive benchmarking and analysis tools for experimental comparison


প্রোগ্রামিং ভাষা

পাইথন


বিভাগ

আলগোরিদিম

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/active-learning.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.


বিনামূল্যে সার্ভার এবং ওয়ার্কস্টেশন

উইন্ডোজ এবং লিনাক্স অ্যাপ ডাউনলোড করুন

লিনাক্স কমান্ডগুলি

Ad




×
ভি .আই. পি  বিজ্ঞাপন
❤️এখানে কেনাকাটা করুন, বুক করুন, অথবা কিনুন — বিনামূল্যে, পরিষেবাগুলি বিনামূল্যে রাখতে সাহায্য করে।