यह अनसर्टेन्टी बेसलाइन्स नाम का एक लिनक्स ऐप है, जिसका नवीनतम संस्करण अनसर्टेन्टी-बेसलाइन्ससोर्सकोड.tar.gz के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ़्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स पर ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
OnWorks के साथ Uncertainty Baselines नामक इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन चलाएँ।
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:
अनिश्चितता आधार रेखाएं
विवरण:
अनिश्चितता आधार रेखाएँ मज़बूत, सुप्रलेखित प्रशिक्षण पाइपलाइनों का एक संग्रह है जो आधुनिक मशीन लर्निंग मॉडलों में पूर्वानुमानित अनिश्चितता का मूल्यांकन करना आसान बनाता है। खिलौना स्क्रिप्ट प्रदान करने के बजाय, यह संपूर्ण विधियाँ—डेटा इनपुट, मॉडल आर्किटेक्चर, प्रशिक्षण लूप, मूल्यांकन मेट्रिक्स और लॉगिंग—प्रदान करता है ताकि परिणाम विभिन्न परीक्षणों और शोध समूहों में तुलनीय हों। यह लाइब्रेरी छवि वर्गीकरण और एनएलपी से लेकर सारणीबद्ध समस्याओं तक, प्रामाणिक तौर-तरीकों और कार्यों को शामिल करती है, और आधार रेखाओं में नियतात्मक और संभाव्य दोनों दृष्टिकोण शामिल हैं। तकनीकों में डीप एन्सेम्बल, मोंटे कार्लो ड्रॉपआउट, तापमान स्केलिंग, स्टोकेस्टिक वेरिएशनल इन्फ़रेंस, हेटेरोस्केडैस्टिक हेड्स और आउट-ऑफ़-डिस्ट्रीब्यूशन डिटेक्शन वर्कफ़्लो शामिल हैं। प्रत्येक आधार रेखा पुनरुत्पादन क्षमता पर ज़ोर देती है: निश्चित बीज, मानक विभाजन, और मज़बूत मेट्रिक्स जैसे अंशांकन त्रुटि, OOD के लिए AUROC, और शिफ्ट के तहत सटीकता।
विशेषताएं
- अनिश्चितता मूल्यांकन के लिए अंत-से-अंत, पुनरुत्पादनीय पाइपलाइनें
- एन्सेम्बल, एमसी ड्रॉपआउट, एसवीआई और अंशांकन विधियों का कवरेज
- OOD पहचान और अंशांकन गुणवत्ता के लिए मानकीकृत मीट्रिक
- दृष्टि, भाषा और सारणीबद्ध कार्यों में आधार रेखाएँ
- निष्पक्ष तुलना के लिए कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइलें और लॉगिंग साफ़ करें
- मजबूत डिफ़ॉल्ट जिन्हें नए शोध विचारों के लिए बढ़ाया जा सकता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/uncertainty-baselines.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे किसी भी निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम से सबसे आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए OnWorks में होस्ट किया गया है।