Это приложение для Windows под названием AutoMLPipeline.jl, последнюю версию которого можно загрузить как v0.4.7sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Бесплатно загрузите и запустите онлайн это приложение под названием AutoMLPipeline.jl 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 любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
AutoMLPipeline.jl
ОПИСАНИЕ
AutoMLPipeline (AMLP) — это пакет, который упрощает создание сложных структур конвейеров машинного обучения с помощью простых выражений. Он использует встроенные функции макропрограммирования Julia для символьной обработки и манипулирования выражениями конвейера, что упрощает поиск оптимальных структур для регрессии и классификации машинного обучения. Для иллюстрации ниже приведены выражение конвейера и оценка типичного рабочего процесса машинного обучения, который извлекает числовые признаки (numf) для преобразований ica (анализ независимых компонент) и pca (анализ главных компонент) соответственно, объединенных с кодированием «горячих битов» (ohe) категориальных признаков (catf) заданных данных для моделирования rf (случайный лес).
Особенности
- Символьный API конвейера для простого выражения и высокоуровневого описания сложных структур конвейера и рабочих процессов обработки
- Распространенные API-оболочки для библиотек машинного обучения, включая Scikitlearn, DecisionTree и т. д.
- Легко расширяемая архитектура за счет перегрузки всего двух основных интерфейсов: fit! и transform
- Мета-ансамбли, которые позволяют составлять ансамбли ансамблей (рекурсивно, если необходимо) для надежных процедур прогнозирования
- Категориальные и числовые селекторы признаков для специализированных процедур предварительной обработки на основе типов
- AutoMLPipeline находится в официальном реестре пакетов Julia
Язык программирования
Юлия
Категории
Это приложение также можно скачать по адресу https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/. Оно размещено в OnWorks для максимально удобного запуска онлайн через одну из наших бесплатных операционных систем.
