Dies ist die Windows-App namens FLAML, deren neueste Version als v2.1.1.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations ausgeführt werden.
Laden Sie diese App namens FLAML 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
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FLAMML
BESCHREIBUNG
FLAML ist eine leichtgewichtige Python-Bibliothek, die genaue Modelle für maschinelles Lernen automatisch, effizient und wirtschaftlich findet. Es befreit Benutzer von der Auswahl von Lernenden und Hyperparametern für jeden Lernenden. Für allgemeine maschinelle Lernaufgaben wie Klassifizierung und Regression findet es schnell Qualitätsmodelle für vom Benutzer bereitgestellte Daten mit geringen Rechenressourcen. Es unterstützt sowohl klassische maschinelle Lernmodelle als auch tiefe neuronale Netze. Es ist einfach anzupassen oder zu erweitern. Benutzer können ihre gewünschte Anpassbarkeit aus einem glatten Bereich finden: minimale Anpassung (Rechenressourcenbudget), mittlere Anpassung (z. B. Lerner im Scikit-Stil, Suchraum und Metrik) oder vollständige Anpassung (beliebiger Trainings- und Evaluierungscode). Es unterstützt eine schnelle automatische Abstimmung und ist in der Lage, komplexe Einschränkungen/Führungen/frühes Anhalten zu bewältigen. FLAML basiert auf einer neuen, kostengünstigen Hyperparameter-Optimierungs- und Lernerauswahlmethode, die von Microsoft Research entwickelt wurde.
Eigenschaften
- FLAML erfordert Python-Version >= 3.7. Es kann von Pip installiert werden
- Um die Notebook-Beispiele auszuführen, installieren Sie flaml mit der Option [notebook].
- Mit drei Codezeilen können Sie mit der Verwendung dieser sparsamen und schnellen AutoML-Engine beginnen
- Sie können die Lerner einschränken und FLAML als schnelles Hyperparameter-Tuning-Tool für XGBoost, LightGBM, Random Forest usw. oder einen benutzerdefinierten Lerner verwenden
- Sie können auch eine generische Hyperparameter-Abstimmung für eine benutzerdefinierte Funktion ausführen
- Zero-Shot AutoML ermöglicht die Verwendung der vorhandenen Trainings-API von lightgbm, xgboost usw. und nutzt gleichzeitig die Vorteile von AutoML bei der Auswahl leistungsstarker Hyperparameter-Konfigurationen pro Aufgabe
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.
