Это приложение для Windows под названием MLJAR Studio, последнюю версию которого можно загрузить как v1.1.18sourcecode.tar.gz. Его можно запустить онлайн на бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
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 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
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.
