This is the Linux app named SDGym whose latest release can be downloaded as v0.11.1sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Baixe e execute online este aplicativo chamado SDGym com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie o emulador OnWorks Linux online ou Windows online ou emulador MACOS online a partir deste site.
- 5. No sistema operacional OnWorks Linux que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo, instale-o e execute-o.
SCREENSHOTS
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SDGym
DESCRIÇÃO
O Synthetic Data Gym (SDGym) é uma estrutura de benchmarking para modelagem e geração de dados sintéticos. Meça o desempenho e o uso de memória em diferentes técnicas de modelagem de dados sintéticos - estatísticas clássicas, aprendizado profundo e muito mais! A biblioteca SDGym se integra ao ecossistema Synthetic Data Vault. Você pode usar qualquer um de seus sintetizadores, conjuntos de dados ou métricas para benchmarking. Você também personaliza o processo para incluir seu próprio trabalho. Selecione qualquer um dos conjuntos de dados publicamente disponíveis do projeto SDV ou insira seus próprios dados. Escolha qualquer um dos sintetizadores e linhas de base SDV. Ou escreva seu próprio modelo de aprendizado de máquina personalizado. Além do desempenho e do uso de memória, você também pode medir a privacidade e a qualidade dos dados sintéticos por meio de diversas métricas. Instale SDGym usando pip ou conda. Recomendamos o uso de um ambiente virtual para evitar conflitos com outros softwares em seu dispositivo.
Recursos
- Geração de dados sintéticos de referência para tabelas únicas
- Forneça um sintetizador personalizado
- Compare suas próprias técnicas de geração de dados sintéticos
- Personalize seus conjuntos de dados
- A biblioteca SDGym inclui muitos conjuntos de dados disponíveis publicamente que você pode incluir imediatamente
- Você também pode incluir quaisquer conjuntos de dados privados personalizados armazenados em seu computador em um bucket do Amazon S3
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/sdgym.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
