This is the Windows app named AutoMLPipeline.jl whose latest release can be downloaded as v0.4.7sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
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 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.
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.
