यह आचार्य नाम का लिनक्स ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को charya.0.3.4-alpha.windows.amd64.exe के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
आचार्य नाम के इस ऐप को ऑनवर्क्स के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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आचार्य
वर्णन
आपके नामांकित इकाई पहचान प्रोजेक्टों की सटीकता बढ़ाने के लिए एक डेटा-केंद्रित एनोटेशन टूल जो आपके डेटासेट में लेबलिंग त्रुटियों को तेजी से पहचानने और ठीक करने में मदद करता है। कई प्रारूपों में डेटासेट आयात/निर्यात करें, एक मॉडल को प्रशिक्षित करें और एनोटेशन प्रक्रिया में सहायता के लिए इसका उपयोग करें। एक ही डेटा पर विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने और डेटा-केंद्रित तरीके से उनकी सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक एमएलओपीएस पाइपलाइन सेटअप करें। आचार्य के लिए इंस्टॉलेशन और सेटअप की आवश्यकता नहीं है, आचार्य पहली बार चलाने पर प्रारंभिक सेटअप चलाता है। अपने डेटासेट में लेबलिंग त्रुटियों को शीघ्रता से पहचानें और ठीक करें। कई प्रारूपों में डेटासेट आयात/निर्यात करें, एक मॉडल को प्रशिक्षित करें और एनोटेशन प्रक्रिया में सहायता के लिए इसका उपयोग करें। एक ही डेटा पर विभिन्न एल्गोरिदम के साथ प्रयोग करने और डेटा-केंद्रित तरीके से उनकी सटीकता और प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए एक एमएलओपीएस पाइपलाइन सेटअप करें। अपने प्रशिक्षण और परीक्षण डेटा, एनोटेटेड इकाइयों के वितरण के बारे में जानकारी प्राप्त करें और बेहतर सटीकता के लिए अपने डेटा को कैसे व्यवस्थित करें, यह तय करें।
विशेषताएं
- डेटा-केंद्रित डैशबोर्ड
- उन्नत कार्यक्षेत्र
- इन-बिल्ट डेटा वर्जनिंग
- प्रशिक्षित करें, परीक्षण करें, तुलना करें, दोहराएँ
- ऑटो लेबलिंग सुझाव
- एकाधिक डेटा प्रारूपों के लिए समर्थन
कैटिगरीज
यह एक एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/charya.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टमों में से एक से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए इसे ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
