Esta es la aplicación de Windows llamada FLAML cuya última versión se puede descargar como v2.1.1.zip. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada FLAML con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie cualquier emulador en línea de OS OnWorks desde este sitio web, pero mejor emulador en línea de Windows.
- 5. Desde el sistema operativo OnWorks Windows que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación e instálala.
- 7. Descargue Wine desde los repositorios de software de sus distribuciones de Linux. Una vez instalada, puede hacer doble clic en la aplicación para ejecutarla con Wine. También puedes probar PlayOnLinux, una elegante interfaz sobre Wine que te ayudará a instalar programas y juegos populares de Windows.
Wine es una forma de ejecutar software de Windows en Linux, pero no requiere Windows. Wine es una capa de compatibilidad de Windows de código abierto que puede ejecutar programas de Windows directamente en cualquier escritorio de Linux. Esencialmente, Wine está tratando de volver a implementar una cantidad suficiente de Windows desde cero para poder ejecutar todas esas aplicaciones de Windows sin necesidad de Windows.
SCREENSHOTS
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LLAMA
DESCRIPCIÓN
FLAML es una biblioteca ligera de Python que encuentra modelos precisos de aprendizaje automático de forma automática, eficiente y económica. Libera a los usuarios de seleccionar alumnos e hiperparámetros para cada alumno. Para tareas comunes de aprendizaje automático como clasificación y regresión, encuentra rápidamente modelos de calidad para datos proporcionados por el usuario con pocos recursos computacionales. Admite tanto modelos clásicos de aprendizaje automático como redes neuronales profundas. Es fácil de personalizar o ampliar. Los usuarios pueden encontrar la capacidad de personalización que deseen en un rango suave: personalización mínima (presupuesto de recursos computacionales), personalización media (p. ej., estudiante estilo scikit, espacio de búsqueda y métrica) o personalización completa (capacitación arbitraria y código de evaluación). Es compatible con la sintonización automática rápida, capaz de manejar restricciones complejas/guiado/detención anticipada. FLAML cuenta con la tecnología de un método de selección de alumnos y optimización de hiperparámetros nuevo y rentable inventado por Microsoft Research.
Caracteristicas
- FLAML requiere una versión de Python >= 3.7. Se puede instalar desde pip
- Para ejecutar los ejemplos del cuaderno, instale Flaml con la opción [notebook]
- Con tres líneas de código, puede comenzar a usar este motor AutoML económico y rápido
- Puede restringir los alumnos y usar FLAML como una herramienta rápida de ajuste de hiperparámetros para XGBoost, LightGBM, Random Forest, etc. o un alumno personalizado
- También puede ejecutar un ajuste genérico de hiperparámetros para una función personalizada
- Zero-shot AutoML permite usar la API de entrenamiento existente de lightgbm, xgboost, etc. mientras obtiene el beneficio de AutoML al elegir configuraciones de hiperparámetros de alto rendimiento por tarea
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta es una aplicación que también se puede obtener desde https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/. Ha sido alojado en OnWorks para poder ejecutarse online de la forma más sencilla desde uno de nuestros Sistemas Operativos gratuitos.
