Đây là ứng dụng Windows có tên Active Learning, phiên bản mới nhất có thể tải xuống dưới dạng active-learningsourcecode.tar.gz. Ứng dụng có thể chạy trực tuyến trên nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks dành cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng có tên Active Learning with 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 bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks 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 và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
Học tập tích cực
SỰ MIÊU TẢ:
Active Learning là một khuôn khổ nghiên cứu dựa trên Python do Google phát triển để thử nghiệm và đánh giá chuẩn các thuật toán học tập chủ động khác nhau. Nó cung cấp các công cụ mô-đun để chạy các thí nghiệm có thể tái tạo trên các tập dữ liệu, chiến lược lấy mẫu và mô hình học máy khác nhau. Hệ thống cho phép các nhà nghiên cứu nghiên cứu cách các mô hình có thể cải thiện hiệu quả gắn nhãn bằng cách truy vấn có chọn lọc các điểm dữ liệu có nhiều thông tin nhất thay vì dựa vào các tập huấn luyện được lấy mẫu đồng đều. Trình chạy thử nghiệm chính (run_experiment.py) hỗ trợ nhiều cấu hình, bao gồm kích thước lô, tập hợp con tập dữ liệu, lựa chọn mô hình và các tùy chọn tiền xử lý dữ liệu. Nó bao gồm một số chiến lược học tập chủ động đã được thiết lập như lấy mẫu không chắc chắn, lựa chọn tham lam k-center và các phương pháp dựa trên bandit, đồng thời cho phép triển khai thuật toán tùy chỉnh. Khuôn khổ này tích hợp với cả các mô hình học máy cổ điển (SVM, hồi quy logistic) và mạng nơ-ron.
Tính năng
- Khung thử nghiệm mô-đun cho nghiên cứu học tập tích cực
- Hỗ trợ nhiều tập dữ liệu và mô hình bao gồm SVM, hồi quy logistic và CNN
- Triển khai nhiều chiến lược học tập chủ động như lấy mẫu biên độ và k-trung tâm tham lam
- Cho phép cấu hình linh hoạt các thông số như kích thước lô, tỷ lệ khởi động ấm và kiểm soát tiếng ồn
- Dễ dàng tích hợp các mô hình và phương pháp lấy mẫu mới thông qua API có thể mở rộng
- Cung cấp các công cụ phân tích và đánh giá chuẩn toàn diện để so sánh thử nghiệm
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tải xuống từ https://sourceforge.net/projects/active-learning.mirror/. Ứng dụng này được lưu trữ trên OnWorks để có thể chạy trực tuyến dễ dàng nhất từ một trong những Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.