This is the Linux app named SDGym whose latest release can be downloaded as v0.11.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
SDGym with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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SDジム
DESCRIPTION
Synthetic Data Gym (SDGym) は、合成データをモデリングおよび生成するためのベンチマーク フレームワークです。 古典的な統計、深層学習など、さまざまな合成データ モデリング手法にわたってパフォーマンスとメモリ使用量を測定します。 SDGym ライブラリは、Synthetic Data Vault エコシステムと統合されています。 ベンチマークには、そのシンセサイザー、データセット、またはメトリクスのいずれかを使用できます。 また、プロセスをカスタマイズして独自の作業を含めることもできます。 SDV プロジェクトから公開されているデータセットのいずれかを選択するか、独自のデータを入力します。 SDV シンセサイザーとベースラインのいずれかを選択します。 または、独自のカスタム機械学習モデルを作成します。 パフォーマンスとメモリ使用量に加えて、さまざまなメトリクスを通じて合成データの品質とプライバシーを測定することもできます。 pip または conda を使用して SDGym をインストールします。 デバイス上の他のソフトウェアとの競合を避けるために、仮想環境を使用することをお勧めします。
オプション
- 単一テーブルのベンチマーク合成データ生成
- カスタムシンセサイザーを提供する
- 独自の合成データ生成手法をベンチマークする
- データセットをカスタマイズする
- SDGym ライブラリには、すぐに含めることができる公開されているデータセットが多数含まれています
- コンピューターに保存されているカスタムのプライベート データセットを Amazon S3 バケットに含めることもできます。
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/sdgym.mirror/ から取得できるアプリケーションです。 無料のオペレーティング システムの XNUMX つから最も簡単な方法でオンラインで実行できるように、OnWorks でホストされています。
