Il s'agit de l'application Windows BayesianOptimization, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom v3.0.1sourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée BayesianOptimization avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN:
Optimisation bayésienne
DESCRIPTION:
BayesianOptimization est une bibliothèque Python qui permet de trouver le maximum (ou le minimum) de fonctions objectives coûteuses ou inconnues grâce à l'optimisation bayésienne. Cette technique est particulièrement utile pour le réglage des hyperparamètres en apprentissage automatique, où l'évaluation de la fonction objective est coûteuse. La bibliothèque fournit une API conviviale pour définir des limites et optimiser sur des espaces de paramètres à l'aide de modèles probabilistes comme les processus gaussiens.
Features
- Optimisation des fonctions de la boîte noire
- API simple pour définir les limites des paramètres
- Utilise la régression par processus gaussien
- Prend en charge les fonctions d'acquisition telles que UCB et EI
- Journalisation intégrée et suivi des résultats
- Idéal pour le réglage des hyperparamètres et les expériences
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application peut également être téléchargée depuis https://sourceforge.net/projects/bayesianoptimization.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.