Це програма для Linux під назвою MLJAR Studio, останню версію якої можна завантажити як v1.1.18sourcecode.tar.gz. Її можна запускати онлайн на безкоштовному хостинг-провайдері OnWorks для робочих станцій.
Завантажте та запустіть онлайн цю програму під назвою MLJAR Studio з OnWorks безкоштовно.
Дотримуйтесь цих інструкцій, щоб запустити цю програму:
- 1. Завантажив цю програму на свій ПК.
- 2. Введіть у наш файловий менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX із потрібним ім'ям користувача.
- 3. Завантажте цю програму в такий файловий менеджер.
- 4. Запустіть онлайн-емулятор OnWorks Linux або Windows або онлайн-емулятор MACOS з цього веб-сайту.
- 5. З ОС OnWorks Linux, яку ви щойно запустили, перейдіть до нашого файлового менеджера https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX з потрібним іменем користувача.
- 6. Завантажте програму, встановіть її та запустіть.
ЕКРАНИ
Ad
Студія MLJAR
ОПИС
Ми працюємо над новим способом візуального програмування. Ми розробили настільний застосунок під назвою MLJAR Studio. Це середовище розробки на базі ноутбука з інтерактивними рецептами коду та керованим середовищем Python. Все це працює локально на вашому комп'ютері. Чекаємо на ваш відгук. mljar-supervised — це автоматизований пакет машинного навчання на Python, який працює з табличними даними. Він розроблений для економії часу спеціаліста з обробки даних. Він абстрагує поширений спосіб попередньої обробки даних, побудови моделей машинного навчання та виконання налаштування гіперпараметрів для пошуку найкращої моделі. Це не чорна скринька, оскільки ви можете точно бачити, як побудований конвеєр машинного навчання (з детальним звітом Markdown для кожної моделі машинного навчання).
Функції
- Він використовує багато алгоритмів: базовий, лінійний, випадковий ліс, додаткові дерева, LightGBM, Xgboost, CatBoost, нейронні мережі та найближчі сусіди.
- Він може обчислювати ансамбль на основі жадібного алгоритму зі статті Каруани.
- Може об'єднувати моделі для створення ансамблю 2-го рівня (доступно в режимі Compete або після встановлення параметра stack_models)
- Він може виконувати попередню обробку функцій, таку як імпутація пропущених значень та перетворення категорій. Більше того, він також може обробляти попередню обробку цільових значень.
- Він може виконувати розширену інженерію функцій, таку як «золоті» функції, вибір функцій, перетворення тексту та часу.
- Він може налаштовувати гіперпараметри за допомогою алгоритму не зовсім випадкового пошуку (випадковий пошук за визначеним набором значень) та підйому на певну відстань для точного налаштування кінцевих моделей.
- Він може обчислити базову лінію для ваших даних, щоб ви знали, чи потрібне вам машинне навчання чи ні.
Мова програмування
Python
Категорії
Цю програму також можна завантажити з https://sourceforge.net/projects/mljar-studio.mirror/. Вона розміщена в OnWorks для найпростішого запуску онлайн з однієї з наших безкоштовних операційних систем.
