これはAutoMLPipeline.jlという名前のWindowsアプリで、最新リリースはv0.4.7sourcecode.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。
AutoMLPipeline.jl というアプリを OnWorks で無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
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OSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows 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てインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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オートMLパイプライン.jl
DESCRIPTION
AutoMLPipeline (AMLP) は、シンプルな式を用いて複雑な機械学習パイプライン構造を容易に作成できるパッケージです。Julia の組み込みマクロプログラミング機能を活用して、パイプライン式を記号的に処理・操作し、機械学習の回帰分析と分類に最適な構造を容易に発見できるようにします。例として、ica (独立成分分析) 変換とpca (主成分分析) 変換のための数値特徴量 (numf) を抽出し、rf (ランダムフォレスト) モデリングのためのカテゴリ特徴量 (catf) のホットビットエンコーディング (ohe) と連結する、典型的な機械学習ワークフローのパイプライン式と評価を示します。
オプション
- 複雑なパイプライン構造と処理ワークフローを簡単に表現し、高レベルで記述するためのシンボリック パイプライン API
- Scikitlearn、DecisionTree などの ML ライブラリ用の共通 API ラッパー
- fit!とtransformという2つの主要なインターフェースをオーバーロードするだけで、簡単に拡張できるアーキテクチャです。
- 堅牢な予測ルーチンのために、アンサンブルのアンサンブル（必要に応じて再帰的に）の構成を可能にするメタアンサンブル
- 型に基づいた特殊な前処理ルーチンのためのカテゴリおよび数値特徴セレクタ
- AutoMLPipelineはJulia公式パッケージレジストリにあります
プログラミング言語
ジュリア
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/ からも取得できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
