Dies ist die Windows-App namens NannyML, deren neueste Version als v0.8.5.zip heruntergeladen werden kann. Es kann online im kostenlosen Hosting-Anbieter OnWorks für Workstations betrieben werden.
Laden Sie diese App namens NannyML 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:
KindermädchenML
BESCHREIBUNG:
NannyML ist eine Open-Source-Python-Bibliothek, mit der Sie die Modellleistung nach der Bereitstellung (ohne Zugriff auf Ziele) abschätzen, Datenabweichungen erkennen und Datenabweichungswarnungen intelligent mit Änderungen der Modellleistung verknüpfen können. NannyML wurde für Datenwissenschaftler entwickelt und verfügt über eine benutzerfreundliche Oberfläche und interaktive Visualisierungen, ist vollständig modellunabhängig und unterstützt derzeit alle Anwendungsfälle für die tabellarische Klassifizierung. NannyML schließt den Kreis mit Leistungsüberwachung und Datenwissenschaft nach der Bereitstellung und versetzt Datenwissenschaftler in die Lage, stille Modellfehler schnell zu verstehen und automatisch zu erkennen. Durch die Verwendung von NannyML können Datenwissenschaftler endlich die vollständige Transparenz und das Vertrauen in ihre eingesetzten Modelle für maschinelles Lernen bewahren. Wenn sich das tatsächliche Ergebnis Ihrer bereitgestellten Vorhersagemodelle verzögert oder sogar wenn Zielkennzeichnungen nach der Bereitstellung vollständig fehlen, können Sie den CBPE-Algorithmus von NannyML verwenden, um die Modellleistung zu schätzen.
Eigenschaften
- Leistungsschätzung und -überwachung
- Beenden Sie schlaflose Nächte, die dadurch verursacht werden, dass Sie Ihre Modellleistung nicht kennen
- Analysieren Sie Datendrift und Modellleistung im Laufe der Zeit
- Finden Sie die Ursache dafür heraus, warum Ihre Modelle nicht wie erwartet funktionieren
- Keine Alarmmüdigkeit! Reagieren Sie nur bei Bedarf, wenn die Modellleistung beeinträchtigt wird
- Einfache Einrichtung in jeder Umgebung
Programmiersprache
Python
Kategorien
Dies ist eine Anwendung, die auch von https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/ abgerufen werden kann. Es wurde in OnWorks gehostet, damit es auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme ausgeführt werden kann.