Đây là ứng dụng Linux có tên Cleanlab, bản phát hành mới nhất có thể được tải xuống dưới dạng v2.5.0--AllmajorMLtasksnowsupported.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên Cleanlab với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động trình giả lập trực tuyến OnWorks Linux hoặc trình giả lập trực tuyến Windows hoặc trình mô phỏng trực tuyến MACOS từ trang web này.
- 5. Từ Hệ điều hành OnWorks Linux mà bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng, cài đặt và chạy nó.
MÀN HÌNH
Ad
phòng thí nghiệm sạch
MÔ TẢ
cleanlab giúp bạn xóa dữ liệu và nhãn bằng cách tự động phát hiện các vấn đề trong tập dữ liệu ML. Để hỗ trợ máy học với dữ liệu thực tế lộn xộn, gói AI tập trung vào dữ liệu này sử dụng các mô hình hiện có của bạn để ước tính các vấn đề về tập dữ liệu có thể được khắc phục nhằm đào tạo các mô hình tốt hơn nữa. cleanlab làm sạch nhãn dữ liệu của bạn thông qua các thuật toán học tập tự tin hiện đại, được xuất bản trên bài báo và blog này. Xem một số bộ dữ liệu được làm sạch bằng cleanlab tại nhãnerrors.com. Gói này giúp bạn tìm ra các vấn đề về nhãn và các vấn đề về dữ liệu khác, để bạn có thể đào tạo các mô hình ML đáng tin cậy. Tất cả các tính năng của cleanlab đều hoạt động với mọi tập dữ liệu và mọi mô hình. Có, mọi mô hình: PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, HuggingFace, OpenAI, XGBoost, scikit-learn, v.v. Nếu bạn sử dụng trình phân loại tương thích với sklearn, tất cả các phương pháp cleanlab đều hoạt động tốt.
Tính năng
- Phân loại nhị phân và đa lớp
- Phân loại nhiều nhãn (ví dụ: gắn thẻ hình ảnh/tài liệu)
- Phân loại mã thông báo (ví dụ: nhận dạng thực thể trong văn bản)
- Phân loại với dữ liệu được gắn nhãn bởi nhiều người chú thích
- Học tập tích cực với nhiều người chú thích (đề xuất dữ liệu nào cần gắn nhãn hoặc gắn nhãn lại để cải thiện mô hình nhất)
- Phát hiện ngoại lệ và ngoài phân phối
Ngôn ngữ lập trình
Python
Categories
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/cleanlab.mirror/. Nó đã được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến một cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
