Ito ang Windows app na pinangalanang FLAM na ang pinakabagong release ay maaaring ma-download bilang v2.1.1.zip. 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 FLAM sa 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
LAMANG
DESCRIPTION
Ang FLAML ay isang magaan na library ng Python na awtomatikong nakakahanap ng mga tumpak na modelo ng machine learning, mahusay at matipid. Pinapalaya nito ang mga user mula sa pagpili ng mga mag-aaral at hyperparameter para sa bawat mag-aaral. Para sa mga karaniwang gawain sa machine learning tulad ng pag-uuri at pagbabalik, mabilis itong nakakahanap ng mga de-kalidad na modelo para sa data na ibinigay ng user na may mababang mapagkukunan ng computational. Sinusuportahan nito ang parehong mga klasikal na modelo ng machine learning at deep neural network. Madali itong i-customize o i-extend. Mahahanap ng mga user ang kanilang gustong pag-customize mula sa isang maayos na hanay: minimal na pag-customize (computational resource budget), medium customization (hal., scikit-style learner, search space, at metric), o buong customization (arbitrary na pagsasanay at evaluation code). Sinusuportahan nito ang mabilis na awtomatikong pag-tune, na may kakayahang pangasiwaan ang mga kumplikadong hadlang/patnubay/maagang paghinto. Ang FLAML ay pinalakas ng isang bago, cost-effective na hyperparameter optimization at paraan ng pagpili ng mag-aaral na imbento ng Microsoft Research.
Mga tampok
- Ang FLML ay nangangailangan ng bersyon ng Python >= 3.7. Maaari itong mai-install mula sa pip
- Upang patakbuhin ang mga halimbawa ng notebook, i-install ang flaml gamit ang opsyon na [notebook].
- Sa tatlong linya ng code, maaari mong simulan ang paggamit ng matipid at mabilis na AutoML engine na ito
- Maaari mong paghigpitan ang mga mag-aaral at gamitin ang FLAM bilang isang mabilis na hyperparameter tuning tool para sa XGBoost, LightGBM, Random Forest atbp. o isang customized na mag-aaral
- Maaari ka ring magpatakbo ng generic hyperparameter tuning para sa isang custom na function
- Binibigyang-daan ng Zero-shot AutoML ang paggamit ng umiiral nang API ng pagsasanay mula sa lightgbm, xgboost atbp. habang nakakakuha ng benepisyo ng AutoML sa pagpili ng mga configuration ng hyperparameter na may mataas na pagganap sa bawat gawain
Wika ng Programming
Sawa
Kategorya
Ito ay isang application na maaari ding kunin mula sa https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/. Na-host ito sa OnWorks upang mapatakbo online sa pinakamadaling paraan mula sa isa sa aming mga libreng Operative System.
