Active Learning download for Windows

This is the Windows app named Active Learning whose latest release can be downloaded as active-learningsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.

 
 

Download and run online this app named Active Learning with OnWorks for free.

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 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.

- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.

- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.

- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.

Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.

능동적 학습



설명 :

Active Learning is a Python-based research framework developed by Google for experimenting with and benchmarking various active learning algorithms. It provides modular tools for running reproducible experiments across different datasets, sampling strategies, and machine learning models. The system allows researchers to study how models can improve labeling efficiency by selectively querying the most informative data points rather than relying on uniformly sampled training sets. The main experiment runner (run_experiment.py) supports a wide range of configurations, including batch sizes, dataset subsets, model selection, and data preprocessing options. It includes several established active learning strategies such as uncertainty sampling, k-center greedy selection, and bandit-based methods, while also allowing for custom algorithm implementations. The framework integrates with both classical machine learning models (SVM, logistic regression) and neural networks.



기능

  • Modular experimentation framework for active learning research
  • Supports multiple datasets and models including SVMs, logistic regression, and CNNs
  • Implements a variety of active learning strategies such as margin sampling and k-center greedy
  • Allows flexible configuration of parameters such as batch size, warm start ratio, and noise control
  • Easy integration of new models and sampling methods through an extensible API
  • Provides comprehensive benchmarking and analysis tools for experimental comparison


프로그래밍 언어

Python


카테고리

알고리즘

This is an application that can also be fetched from https://sourceforge.net/projects/active-learning.mirror/. It has been hosted in OnWorks in order to be run online in an easiest way from one of our free Operative Systems.



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