Esta es la aplicación de Windows llamada Cleanlab cuya última versión se puede descargar como v2.5.0--AllmajorMLtasksnowsupportedsourcecode.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada Cleanlab 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 cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows 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 e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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laboratorio limpio
DESCRIPCIÓN
cleanlab lo ayuda a limpiar datos y etiquetas al detectar automáticamente problemas en un conjunto de datos de ML. Para facilitar el aprendizaje automático con datos confusos del mundo real, este paquete de IA centrado en datos utiliza sus modelos existentes para estimar problemas del conjunto de datos que se pueden solucionar para entrenar modelos aún mejores. cleanlab limpia las etiquetas de sus datos mediante algoritmos de aprendizaje confiables de última generación, publicados en este artículo y blog. Vea algunos de los conjuntos de datos limpiados con cleanlab en labelerrors.com. Este paquete lo ayuda a encontrar problemas de etiquetas y otros problemas de datos, para que pueda entrenar modelos de aprendizaje automático confiables. Todas las funciones de cleanlab funcionan con cualquier conjunto de datos y cualquier modelo. Sí, cualquier modelo: PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, HuggingFace, OpenAI, XGBoost, scikit-learn, etc. Si utiliza un clasificador compatible con sklearn, todos los métodos de cleanlab funcionan de inmediato.
Caracteristicas
- Clasificación binaria y multiclase.
- Clasificación de etiquetas múltiples (por ejemplo, etiquetado de imágenes/documentos)
- Clasificación de tokens (por ejemplo, reconocimiento de entidades en texto)
- Clasificación con datos etiquetados por múltiples anotadores
- Aprendizaje activo con múltiples anotadores (sugerir qué datos etiquetar o reetiquetar para mejorar más el modelo)
- Detección de valores atípicos y fuera de distribución
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener de https://sourceforge.net/projects/cleanlab.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarlo online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
