Esta es la aplicación para Linux AutoMLPipeline.jl, cuya última versión se puede descargar como v0.4.7sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada AutoMLPipeline.jl con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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AutoMLPipeline.jl
DESCRIPCIÓN
AutoMLPipeline (AMLP) es un paquete que simplifica la creación de estructuras complejas de pipelines de aprendizaje automático mediante expresiones simples. Aprovecha las funciones integradas de programación de macros de Julia para procesar y manipular simbólicamente las expresiones de pipeline, facilitando así el descubrimiento de estructuras óptimas para la regresión y clasificación en aprendizaje automático. A modo de ejemplo, se presenta una expresión de pipeline y la evaluación de un flujo de trabajo típico de aprendizaje automático que extrae características numéricas (numf) para las transformaciones ica (Análisis de Componentes Independientes) y pca (Análisis de Componentes Principales), respectivamente, concatenadas con la codificación de bits activos (ohe) de características categóricas (catf) de datos dados para el modelado rf (Bosque Aleatorio).
Caracteristicas
- API de canalización simbólica para una fácil expresión y descripción de alto nivel de estructuras de canalización complejas y flujo de trabajo de procesamiento
- Envoltorios de API comunes para bibliotecas de ML, incluidos Scikitlearn, DecisionTree, etc.
- Arquitectura fácilmente extensible sobrecargando sólo dos interfaces principales: fit! y transform
- Metaconjuntos que permiten la composición de conjuntos de conjuntos (de forma recursiva si es necesario) para rutinas de predicción robustas
- Selectores de características categóricas y numéricas para rutinas de preprocesamiento especializadas basadas en tipos
- AutoMLPipeline está en el registro de paquetes oficial de Julia
Lenguaje de programación
Julia
Categorías
Esta aplicación también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
