AutoMLPipeline.jl이라는 이름의 Linux 앱이며, 최신 릴리스는 v0.4.7sourcecode.tar.gz로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks에서 AutoMLPipeline.jl이라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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AutoMLPipeline.jl
기술
AutoMLPipeline(AMLP)은 간단한 표현식을 사용하여 복잡한 머신러닝 파이프라인 구조를 손쉽게 생성할 수 있도록 해주는 패키지입니다. Julia의 내장 매크로 프로그래밍 기능을 활용하여 파이프라인 표현식을 기호적으로 처리하고 조작하며, 머신러닝 회귀 및 분류에 최적의 구조를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다. 예를 들어, 다음은 ica(독립 성분 분석) 및 pca(주성분 분석) 변환을 위한 수치적 특징(numf)을 추출하고, rf(랜덤 포레스트) 모델링을 위해 주어진 데이터의 범주형 특징(catf)을 핫 비트 인코딩(ohe)으로 연결하는 일반적인 머신러닝 워크플로우의 파이프라인 표현식과 평가입니다.
기능
- 복잡한 파이프라인 구조와 처리 워크플로우의 쉬운 표현과 고수준 설명을 위한 심볼릭 파이프라인 API
- Scikitlearn, DecisionTree 등을 포함한 ML 라이브러리를 위한 공통 API 래퍼
- fit! 및 transform이라는 두 가지 주요 인터페이스만 오버로딩하여 쉽게 확장 가능한 아키텍처
- 견고한 예측 루틴을 위해 앙상블의 앙상블 구성을 허용하는 메타 앙상블(필요한 경우 재귀적으로)
- 유형에 따른 특수 전처리 루틴을 위한 범주형 및 수치형 기능 선택기
- AutoMLPipeline은 Julia 공식 패키지 레지스트리에 있습니다.
프로그래밍 언어
줄리아
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
