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.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang SDGym na may OnWorks nang libre.
Sundin ang mga tagubiling ito upang patakbuhin ang app na ito:
- 1. Na-download ang application na ito sa iyong PC.
- 2. Ipasok sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX kasama ang username na gusto mo.
- 3. I-upload ang application na ito sa naturang filemanager.
- 4. Simulan ang OnWorks Linux online o Windows online emulator o MACOS online emulator mula sa website na ito.
- 5. Mula sa OnWorks Linux OS na kasisimula mo pa lang, pumunta sa aming file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXX gamit ang username na gusto mo.
- 6. I-download ang application, i-install ito at patakbuhin ito.
MGA SCREENSHOT:
SDGym
DESCRIPTION:
Ang Synthetic Data Gym (SDGym) ay isang benchmarking framework para sa pagmomodelo at pagbuo ng sintetikong data. Sukatin ang performance at paggamit ng memory sa iba't ibang synthetic data modeling techniques – classical statistics, deep learning at higit pa! Ang SDGym library ay sumasama sa Synthetic Data Vault ecosystem. Maaari mong gamitin ang alinman sa mga synthesizer, dataset o sukatan nito para sa benchmarking. Iko-customize mo rin ang proseso para isama ang sarili mong gawa. Pumili ng alinman sa mga dataset na available sa publiko mula sa proyekto ng SDV, o ilagay ang sarili mong data. Pumili mula sa alinman sa mga synthesizer at baseline ng SDV. O sumulat ng sarili mong custom na machine learning model. Bilang karagdagan sa pagganap at paggamit ng memorya, maaari mo ring sukatin ang kalidad ng synthetic na data at privacy sa pamamagitan ng iba't ibang sukatan. I-install ang SDGym gamit ang pip o conda. Inirerekomenda namin ang paggamit ng isang virtual na kapaligiran upang maiwasan ang mga salungatan sa iba pang software sa iyong device.
Mga tampok
- Benchmark synthetic data generation para sa mga solong talahanayan
- Magbigay ng custom na synthesizer
- I-benchmark ang iyong sariling synthetic na mga diskarte sa pagbuo ng data
- I-customize ang iyong mga dataset
- Kasama sa SDGym library ang maraming dataset na available sa publiko na maaari mong isama kaagad
- Maaari mo ring isama ang anumang custom, pribadong dataset na naka-store sa iyong computer sa isang Amazon S3 bucket
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/sdgym.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.