To aplikacja dla systemu Linux o nazwie mlr3, której najnowszą wersję można pobrać jako mlr31.2.0sourcecode.tar.gz. Można ją uruchomić online w darmowym hostingu OnWorks dla stacji roboczych.
Pobierz i uruchom bezpłatnie aplikację mlr3 z OnWorks.
Postępuj zgodnie z tymi instrukcjami, aby uruchomić tę aplikację:
- 1. Pobrałem tę aplikację na swój komputer.
- 2. Wpisz w naszym menedżerze plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 3. Prześlij tę aplikację w takim menedżerze plików.
- 4. Uruchom emulator online OnWorks Linux lub Windows online lub emulator online MACOS z tej witryny.
- 5. W systemie operacyjnym OnWorks Linux, który właśnie uruchomiłeś, przejdź do naszego menedżera plików https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX z wybraną nazwą użytkownika.
- 6. Pobierz aplikację, zainstaluj ją i uruchom.
ZRZUTY EKRANU
Ad
mlr3
OPIS
mlr3 to nowoczesny, obiektowo zorientowany framework R do uczenia maszynowego. Zapewnia podstawowe abstrakcje (zadania, uczący się, resamplingi, miary, potoki) zaimplementowane za pomocą klas R6, umożliwiając rozszerzalne i komponowalne przepływy pracy uczenia maszynowego. Koncentruje się na przejrzystym projekcie, skalowalności (duże zbiory danych) oraz integracji z szerszym ekosystemem R poprzez pakiety rozszerzeń. Użytkownicy mogą wykonywać klasyfikację, regresję, analizę przetrwania, klastering, dostrajanie hiperparametrów, testy porównawcze itp., często za pośrednictwem pakietów towarzyszących.
Funkcjonalności
- Czysty projekt zorientowany obiektowo za pośrednictwem R6, oddzielający zadania, uczących się, ponowne próbkowanie itp. dla modułowych przepływów pracy
- Efektywne przetwarzanie dużych zbiorów danych: wykorzystanie tabeli danych, obsługa zaplecza poza pamięcią (np. bazy danych)
- Wsparcie paralelizacji dla osób uczących się, ponownego próbkowania, benchmarkingu itp. za pośrednictwem przyszłych/równoległych zapleczy
- Bogaty ekosystem: wiele pakietów rozszerzeń do wizualizacji, dodatkowych modułów uczących się, potoków, filtrów itp.
- Wbudowane pomiary i ocena wydajności: klasyfikacja, regresja, przeżywalność itp. ze standardowymi metrykami i możliwością obliczania niestandardowych pomiarów
- Wsparcie dla eksperymentów porównawczych, zagnieżdżonego resamplingu, dostrajania hiperparametrów itp. poprzez pakiety dodatkowe
Język programowania
R
Kategorie
Tę aplikację można również pobrać ze strony https://sourceforge.net/projects/mlr3.mirror/. Została ona umieszczona w OnWorks, aby można ją było najłatwiej uruchomić online z poziomu jednego z naszych darmowych systemów operacyjnych.
