MLJAR Studio라는 Windows 앱으로, 최신 버전은 v1.1.18sourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
MLJAR Studio with OnWorks라는 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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MLJAR 스튜디오
기술
저희는 시각적 프로그래밍을 위한 새로운 방식을 연구하고 있습니다. MLJAR Studio라는 데스크톱 애플리케이션을 개발했습니다. 이 애플리케이션은 노트북 기반 개발 환경으로, 대화형 코드 레시피와 관리형 Python 환경을 갖추고 있습니다. 모두 로컬 컴퓨터에서 실행됩니다. 여러분의 피드백을 기다리고 있습니다. mljar-supervised는 테이블 형식 데이터를 처리하는 자동화된 머신러닝 Python 패키지입니다. 데이터 과학자의 시간을 절약하도록 설계되었습니다. 데이터 전처리, 머신러닝 모델 구축, 그리고 최적의 모델을 찾기 위한 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 일반적인 방식을 추상화합니다. ML 파이프라인이 어떻게 구성되는지 (각 ML 모델에 대한 자세한 마크다운 보고서 포함) 정확하게 확인할 수 있으므로 블랙박스가 아닙니다.
기능
- 여기에는 Baseline, Linear, Random Forest, Extra Trees, LightGBM, Xgboost, CatBoost, Neural Networks 및 Nearest Neighbors 등 다양한 알고리즘이 사용됩니다.
- Caruana 논문의 탐욕 알고리즘을 기반으로 앙상블을 계산할 수 있습니다.
- 모델을 쌓아서 레벨 2 앙상블을 구축할 수 있습니다(Compete 모드에서 사용 가능하거나 stack_models 매개변수를 설정한 후 사용 가능)
- 결측값 대치 및 범주형 변환과 같은 특성 전처리를 수행할 수 있습니다. 또한, 목표값 전처리도 수행할 수 있습니다.
- 골든 피처, 피처 선택, 텍스트 및 시간 변환과 같은 고급 피처 엔지니어링을 수행할 수 있습니다.
- 정의된 값 집합에 대한 임의 검색 알고리즘(비임의 검색)과 등반을 통해 하이퍼 매개변수를 조정하여 최종 모델을 미세 조정할 수 있습니다.
- 머신 러닝이 필요한지 여부를 알 수 있도록 데이터의 기준선을 계산할 수 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/mljar-studio.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있습니다.
