これはSDGymというLinuxアプリで、最新リリースはv0.11.1sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
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：
SDジム
説明：
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。