Bu, en son sürümü Flower1.21.0sourcecode.tar.gz olarak indirilebilen Flower adlı Linux uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
Flower with OnWorks isimli bu uygulamayı ücretsiz indirip online olarak çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden OnWorks Linux çevrimiçi veya Windows çevrimiçi öykünücüsünü veya MACOS çevrimiçi öykünücüsünü başlatın.
- 5. Yeni başladığınız OnWorks Linux işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin, kurun ve çalıştırın.
EKRAN
Ad
Çiçek
AÇIKLAMA
Federasyonlu öğrenme, analiz ve değerlendirmeye yönelik birleşik bir yaklaşım. Herhangi bir iş yükünü, herhangi bir ML çerçevesini ve herhangi bir programlama dilini birleştirin. Federasyonlu öğrenme sistemleri bir kullanım durumundan diğerine büyük ölçüde değişir. Flower, her bir kullanım durumunun ihtiyaçlarına bağlı olarak çok çeşitli farklı yapılandırmalara izin verir. Flower, Oxford Üniversitesi'ndeki bir araştırma projesinden kaynaklanmıştır, bu nedenle yapay zeka araştırması düşünülerek oluşturulmuştur. Birçok bileşen, yeni, son teknoloji sistemler oluşturmak için genişletilebilir ve geçersiz kılınabilir. Farklı makine öğrenimi çerçevelerinin farklı güçlü yönleri vardır. Flower, herhangi bir makine öğrenimi çerçevesiyle kullanılabilir, örneğin, PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers, PyTorch Lightning, scikit-learn, JAX, TFLite, MONAI, fastai, MLX, XGBoost, federasyonlu analitik için Pandas veya hatta elle gradyan hesaplamayı seven kullanıcılar için ham NumPy.
Özellikler
- Özelleştirilebilir
- Mevcut belgeler
- uzatılabilir
- Çerçeveden bağımsız
- anlaşılabilir
- Federasyonlu Öğrenme Eğitimi
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/flower.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde çevrimiçi olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
