Ito ang Windows app na pinangalanang AutoMLPipeline.jl na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang v0.4.7sourcecode.tar.gz. Maaari itong patakbuhin online sa libreng hosting provider na OnWorks para sa mga workstation.
I-download at patakbuhin online ang app na ito na pinangalanang AutoMLPipeline.jl gamit ang 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. Magsimula ng anumang OS OnWorks online emulator mula sa website na ito, ngunit mas mahusay na Windows online emulator.
- 5. Mula sa OnWorks Windows 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 at i-install ito.
- 7. I-download ang Wine mula sa iyong mga Linux distributions software repository. Kapag na-install na, maaari mong i-double click ang app upang patakbuhin ang mga ito gamit ang Wine. Maaari mo ring subukan ang PlayOnLinux, isang magarbong interface sa ibabaw ng Wine na tutulong sa iyong mag-install ng mga sikat na programa at laro sa Windows.
Ang alak ay isang paraan upang patakbuhin ang software ng Windows sa Linux, ngunit walang kinakailangang Windows. Ang alak ay isang open-source na layer ng compatibility ng Windows na maaaring direktang magpatakbo ng mga program sa Windows sa anumang desktop ng Linux. Sa totoo lang, sinusubukan ng Wine na muling ipatupad ang sapat na Windows mula sa simula upang mapatakbo nito ang lahat ng mga Windows application na iyon nang hindi talaga nangangailangan ng Windows.
MGA LALAKI
Ad
AutoMLPipeline.jl
DESCRIPTION
Ang AutoMLPipeline (AMLP) ay isang package na ginagawang walang halaga ang paggawa ng mga kumplikadong istruktura ng ML pipeline gamit ang mga simpleng expression. Ginagamit nito ang mga built-in na macro programming feature ng Julia para simbolikong iproseso, at manipulahin ang mga pipeline expression at ginagawang madali ang pagtuklas ng mga pinakamainam na istruktura para sa machine learning regression at classification. Upang ilarawan, narito ang pipeline expression at pagsusuri ng isang tipikal na machine learning workflow na kumukuha ng mga numerical feature (numf) para sa ica (Independent Component Analysis) at pca (Principal Component Analysis) na mga pagbabago, ayon sa pagkakabanggit, na pinagsama sa hot-bit na pag-encode (ohe) ng mga tampok na kategorya (catf) ng isang ibinigay na data) para sa pagmomodelo ng rf (Random Forest.
Mga tampok
- Symbolic pipeline API para sa madaling pagpapahayag at mataas na antas na paglalarawan ng mga kumplikadong istruktura ng pipeline at pagpoproseso ng workflow
- Mga karaniwang API wrapper para sa ML libs kabilang ang Scikitlearn, DecisionTree, atbp
- Madaling pinalawak na arkitektura sa pamamagitan ng labis na pagkarga ng dalawang pangunahing interface: magkasya! at ibahin ang anyo
- Meta-ensembles na nagbibigay-daan sa komposisyon ng mga ensembles ng ensembles (recursively kung kinakailangan) para sa matatag na mga gawain sa paghula
- Pangkategorya at numerical na mga tagapili ng tampok para sa mga dalubhasang preprocessing na gawain batay sa mga uri
- Ang AutoMLPipeline ay nasa Julia Official package registry
Wika ng Programming
Julia
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding makuha mula sa https://sourceforge.net/projects/automlpipeline-jl.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
