यह NannyML नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.8.5.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
NannyML नाम के इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और 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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट:
नानीएमएल
विवरण:
NannyML एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो आपको परिनियोजन के बाद के मॉडल के प्रदर्शन (लक्ष्यों तक पहुंच के बिना) का अनुमान लगाने की अनुमति देती है, डेटा बहाव का पता लगाती है, और मॉडल प्रदर्शन में बदलाव के लिए डेटा बहाव अलर्ट को समझदारी से लिंक करती है। डेटा वैज्ञानिकों के लिए निर्मित, NannyML के पास उपयोग में आसान इंटरफ़ेस और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन है, जो पूरी तरह से मॉडल-अज्ञेयवादी है, और वर्तमान में सभी सारणीबद्ध वर्गीकरण उपयोग मामलों का समर्थन करता है। NannyML प्रदर्शन निगरानी और तैनाती के बाद के डेटा विज्ञान के साथ लूप को बंद कर देता है, डेटा वैज्ञानिक को जल्दी से समझने और स्वचालित रूप से साइलेंट मॉडल विफलता का पता लगाने के लिए सशक्त बनाता है। NannyML का उपयोग करके, डेटा वैज्ञानिक अंततः अपने तैनात मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्ण दृश्यता और विश्वास बनाए रख सकते हैं। जब आपके परिनियोजित भविष्यवाणी मॉडल के वास्तविक परिणाम में देरी हो रही हो, या तब भी जब परिनियोजन के बाद के लक्ष्य लेबल पूरी तरह से अनुपस्थित हों, तो आप मॉडल के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए NannyML के CBPE-एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।
विशेषताएं
- प्रदर्शन का अनुमान और निगरानी
- अपने मॉडल के प्रदर्शन को नहीं जानने के कारण रातों की नींद हराम हो जाती है
- समय के साथ डेटा बहाव और मॉडल के प्रदर्शन का विश्लेषण करें
- आपके मॉडल उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन क्यों नहीं कर रहे हैं, इसके मूल कारण का पता लगाएं
- कोई सतर्क थकान नहीं! केवल तभी प्रतिक्रिया दें जब मॉडल का प्रदर्शन प्रभावित हो
- किसी भी वातावरण में दर्द रहित सेटअप
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
श्रेणियाँ
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।