Dies ist die Windows-App namens Cleanlab, deren neueste Version als v2.5.0 – AllmajorMLtasksnowsupportedsourcecode.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online beim kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens Cleanlab mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie einen beliebigen OS OnWorks-Online-Emulator von dieser Website, aber einen besseren Windows-Online-Emulator.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Windows-Betriebssystem unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter und installieren Sie sie.
- 7. Laden Sie Wine aus den Software-Repositorys Ihrer Linux-Distributionen herunter. Nach der Installation können Sie dann auf die App doppelklicken, um sie mit Wine auszuführen. Sie können auch PlayOnLinux ausprobieren, eine schicke Schnittstelle über Wine, die Ihnen bei der Installation beliebter Windows-Programme und -Spiele hilft.
Wine ist eine Möglichkeit, Windows-Software unter Linux auszuführen, jedoch ohne Windows. Wine ist eine Open-Source-Windows-Kompatibilitätsschicht, die Windows-Programme direkt auf jedem Linux-Desktop ausführen kann. Im Wesentlichen versucht Wine, genügend Windows von Grund auf neu zu implementieren, damit alle diese Windows-Anwendungen ausgeführt werden können, ohne dass Windows tatsächlich benötigt wird.
SCREENSHOTS
Ad
Reinlabor
BESCHREIBUNG
cleanlab hilft Ihnen, Daten und Etiketten zu bereinigen, indem es automatisch Probleme in einem ML-Datensatz erkennt. Um maschinelles Lernen mit chaotischen, realen Daten zu erleichtern, nutzt dieses datenzentrierte KI-Paket Ihre vorhandenen Modelle, um Datensatzprobleme abzuschätzen, die behoben werden können, um noch bessere Modelle zu trainieren. cleanlab bereinigt die Etiketten Ihrer Daten mithilfe hochmoderner, selbstbewusster Lernalgorithmen, die in diesem Artikel und Blog veröffentlicht werden. Sehen Sie sich einige der mit Cleanlab bereinigten Datensätze unter an labelerrors.com. Dieses Paket hilft Ihnen, Etikettenprobleme und andere Datenprobleme zu finden, sodass Sie zuverlässige ML-Modelle trainieren können. Alle Funktionen von Cleanlab funktionieren mit jedem Datensatz und jedem Modell. Ja, jedes Modell: PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, HuggingFace, OpenAI, XGBoost, scikit-learn usw. Wenn Sie einen Sklearn-kompatiblen Klassifikator verwenden, funktionieren alle Cleanlab-Methoden sofort.
Eigenschaften
- Binäre und Mehrklassenklassifizierung
- Multi-Label-Klassifizierung (z. B. Bild-/Dokument-Tagging)
- Token-Klassifizierung (z. B. Entitätserkennung im Text)
- Klassifizierung mit Daten, die von mehreren Annotatoren beschriftet wurden
- Aktives Lernen mit mehreren Annotatoren (schlagen Sie vor, welche Daten gekennzeichnet oder neu gekennzeichnet werden sollen, um das Modell am meisten zu verbessern)
- Erkennung von Ausreißern und Abweichungen von der Verteilung
Programmiersprache
Python
Berufsfeld
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/cleanlab.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, um es auf einfachste Weise online über eines unserer kostenlosen Betriebssysteme ausführen zu können.
