This is the Linux app named MLJAR Studio whose latest release can be downloaded as v1.1.18sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Бесплатно скачайте и запустите онлайн это приложение под названием MLJAR Studio с OnWorks.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите онлайн-эмулятор OnWorks Linux или Windows или онлайн-эмулятор MACOS с этого веб-сайта.
- 5. В только что запущенной ОС OnWorks Linux перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение, установите его и запустите.
СКРИНШОТЫ
Ad
Студия MLJAR
ОПИСАНИЕ
Мы работаем над новым подходом к визуальному программированию. Мы разработали десктопное приложение MLJAR Studio. Это среда разработки на основе блокнота с интерактивными рецептами кода и управляемой средой Python. Всё это работает локально на вашем компьютере. Ждём ваших отзывов. mljar-supervised — это пакет Python для автоматизированного машинного обучения, работающий с табличными данными. Он разработан для экономии времени специалистов по данным. Он абстрагирует стандартный способ предварительной обработки данных, построения моделей машинного обучения и настройки гиперпараметров для поиска наилучшей модели. Это не чёрный ящик, поскольку вы можете точно видеть, как устроен конвейер машинного обучения (с подробным отчётом Markdown для каждой модели машинного обучения).
Особенности
- Использует множество алгоритмов: базовый, линейный, случайный лес, дополнительные деревья, LightGBM, Xgboost, CatBoost, нейронные сети и ближайшие соседи.
- Он может вычислить ансамбль на основе жадного алгоритма из статьи Каруаны.
- Он может складывать модели для создания ансамбля уровня 2 (доступно в режиме Compete или после установки параметра stack_models)
- Он может выполнять предварительную обработку признаков, например, вводить пропущенные значения и преобразовывать категориальные переменные. Более того, он также может выполнять предварительную обработку целевых значений.
- Он может выполнять расширенную разработку признаков, таких как золотые признаки, выбор признаков, преобразование текста и времени.
- Он может настраивать гиперпараметры с помощью алгоритма неслучайного поиска (случайный поиск по определенному набору значений) и метода восхождения на вершину для точной настройки окончательных моделей.
- Он может вычислить базовый уровень для ваших данных, чтобы вы знали, нужно ли вам машинное обучение или нет.
Язык программирования
Питон
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/mljar-studio.mirror/. Оно размещено на OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.
