これは NannyML という名前の Windows アプリで、その最新リリースは v0.8.5.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
NannyML という名前のこのアプリを 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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ナニーML
DESCRIPTION
NannyML はオープンソースの Python ライブラリであり、デプロイ後のモデル パフォーマンスを (ターゲットへのアクセスなしで) 推定し、データ ドリフトを検出し、データ ドリフト アラートをモデル パフォーマンスの変化にインテリジェントにリンクすることができます。 データ サイエンティスト向けに構築された NannyML は、使いやすいインターフェイスとインタラクティブな視覚化を備えており、完全にモデルにとらわれず、現在、すべての表形式の分類のユース ケースをサポートしています。 NannyML は、パフォーマンスの監視とデプロイ後のデータ サイエンスでループを閉じ、データ サイエンティストがサイレント モデルの障害をすばやく理解し、自動的に検出できるようにします。 NannyML を使用することで、データ サイエンティストは最終的に、デプロイされた機械学習モデルの完全な可視性と信頼を維持できるようになります。 デプロイされた予測モデルの実際の結果が遅れる場合、またはデプロイ後のターゲット ラベルがまったくない場合でも、NannyML の CBPE アルゴリズムを使用してモデルのパフォーマンスを推定できます。
特徴
- パフォーマンスの見積もりと監視
- モデルのパフォーマンスを知らないことによる眠れない夜を終わらせる
- 経時的なデータ ドリフトとモデル パフォーマンスの分析
- モデルが期待どおりに機能しない根本原因を発見する
- アラート疲労なし！ モデルのパフォーマンスに影響がある場合にのみ対応する
- どんな環境でも簡単にセットアップ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
