This is the Linux app named MLJAR Studio whose latest release can be downloaded as v1.1.18sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
MLJAR Studio with OnWorks adlı bu uygulamayı ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi 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
MLJAR Stüdyosu
AÇIKLAMA
Görsel programlama için yeni bir yol üzerinde çalışıyoruz. MLJAR Studio adlı bir masaüstü uygulaması geliştirdik. Bu uygulama, etkileşimli kod tarifleri ve yönetilen bir Python ortamı içeren, dizüstü bilgisayar tabanlı bir geliştirme ortamıdır. Tüm bunlar makinenizde yerel olarak çalışır. Geri bildirimlerinizi bekliyoruz. mljar-supervised, tablo verileriyle çalışan bir Otomatik Makine Öğrenimi Python paketidir. Bir veri bilimcisinin zaman kazanmasını sağlamak için tasarlanmıştır. Verileri ön işlemenin, makine öğrenimi modellerini oluşturmanın ve en iyi modeli bulmak için hiperparametre ayarlaması yapmanın genel yolunu özetler. ML işlem hattının nasıl oluşturulduğunu (her ML modeli için ayrıntılı bir Markdown raporuyla) tam olarak görebildiğiniz için, bu bir kara kutu değildir.
Özellikler
- Birçok algoritma kullanır: Temel, Doğrusal, Rastgele Orman, Ekstra Ağaçlar, LightGBM, Xgboost, CatBoost, Sinir Ağları ve En Yakın Komşular
- Caruana makalesindeki açgözlü bir algoritmaya dayalı olarak Ensemble'ı hesaplayabilir
- Seviye 2 topluluğu oluşturmak için modelleri istifleyebilir (Yarışma modunda veya stack_models parametresini ayarladıktan sonra kullanılabilir)
- Eksik değerlerin atanması ve kategorilerin dönüştürülmesi gibi özellik ön işleme işlemlerini gerçekleştirebilir. Dahası, hedef değerlerin ön işlemesini de gerçekleştirebilir.
- Altın Özellikler, Özellik Seçimi, Metin ve Zaman Dönüşümleri gibi gelişmiş özellik mühendisliği yapabilir
- Hiper parametreleri, çok da rastgele olmayan bir arama algoritmasıyla (tanımlı bir değer kümesi üzerinde rastgele arama) ve son modelleri ince ayarlamak için yokuş tırmanma ile ayarlayabilir
- Verileriniz için Temel Değeri hesaplayabilir, böylece Makine Öğrenmesine ihtiyacınız olup olmadığını bilebilirsiniz
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu uygulama, https://sourceforge.net/projects/mljar-studio.mirror/ adresinden de indirilebilir. Ücretsiz İşletim Sistemlerimizden biri üzerinden çevrimiçi olarak en kolay şekilde çalıştırılabilmesi için OnWorks'te barındırılmıştır.
