Este é o aplicativo para Windows chamado AutoMLPipeline.jl, cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.4.7sourcecode.tar.gz. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuita OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado AutoMLPipeline.jl com o 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 qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows 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 e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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AutoMLPipeline.jl
DESCRIÇÃO
O AutoMLPipeline (AMLP) é um pacote que simplifica a criação de estruturas complexas de pipeline de ML usando expressões simples. Ele utiliza os recursos de programação de macros integrados do Julia para processar e manipular simbolicamente expressões de pipeline, facilitando a descoberta de estruturas ideais para regressão e classificação em aprendizado de máquina. Para ilustrar, aqui está uma expressão de pipeline e a avaliação de um fluxo de trabalho típico de aprendizado de máquina que extrai características numéricas (numf) para transformações ica (Análise de Componentes Independentes) e pca (Análise de Componentes Principais), respectivamente, concatenadas com a codificação hot-bit (ohe) de características categóricas (catf) de um dado dado para modelagem rf (Floresta Aleatória).
Recursos
- API de pipeline simbólico para expressão fácil e descrição de alto nível de estruturas de pipeline complexas e fluxo de trabalho de processamento
- Wrappers de API comuns para bibliotecas de ML, incluindo Scikitlearn, DecisionTree, etc.
- Arquitetura facilmente extensível sobrecarregando apenas duas interfaces principais: fit! e transform
- Meta-conjuntos que permitem a composição de conjuntos de conjuntos (recursivamente, se necessário) para rotinas de previsão robustas
- Seletores de características categóricas e numéricas para rotinas de pré-processamento especializadas com base em tipos
- AutoMLPipeline está no registro oficial de pacotes Julia
Linguagem de Programação
Julia
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/. Ele foi hospedado no OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil em um de nossos sistemas operacionais gratuitos.
