Il s'agit de l'application Windows nommée AdaNet dont la dernière version peut être téléchargée sous AdaNetv0.9.0.zip. Il peut être exécuté en ligne dans le fournisseur d'hébergement gratuit OnWorks pour les postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée AdaNet avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez n'importe quel émulateur en ligne OS OnWorks à partir de ce site Web, mais un meilleur émulateur en ligne Windows.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Windows que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application et installez-la.
- 7. Téléchargez Wine depuis les dépôts de logiciels de vos distributions Linux. Une fois installé, vous pouvez ensuite double-cliquer sur l'application pour les exécuter avec Wine. Vous pouvez également essayer PlayOnLinux, une interface sophistiquée sur Wine qui vous aidera à installer des programmes et des jeux Windows populaires.
Wine est un moyen d'exécuter un logiciel Windows sur Linux, mais sans Windows requis. Wine est une couche de compatibilité Windows open source qui peut exécuter des programmes Windows directement sur n'importe quel bureau Linux. Essentiellement, Wine essaie de ré-implémenter suffisamment de Windows à partir de zéro pour qu'il puisse exécuter toutes ces applications Windows sans avoir réellement besoin de Windows.
CAPTURES D'ÉCRAN
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AdNet
DESCRIPTION
AdaNet est un framework TensorFlow pour AutoML rapide et flexible avec des garanties d'apprentissage. AdaNet est un cadre léger basé sur TensorFlow pour apprendre automatiquement des modèles de haute qualité avec une intervention minimale d'experts. AdaNet s'appuie sur les efforts récents d'AutoML pour être rapide et flexible tout en offrant des garanties d'apprentissage. Il est important de noter qu'AdaNet fournit un cadre général non seulement pour apprendre une architecture de réseau de neurones, mais également pour apprendre à l'ensemble afin d'obtenir des modèles encore meilleurs. À chaque itération, il mesure la perte d'ensemble pour chaque candidat et sélectionne le meilleur pour passer à l'itération suivante. Recherche d'architecture neuronale adaptative et apprentissage d'ensemble en un seul appel de train. Régression, classification binaire et multi-classes et prise en charge des tâches multi-têtes. Une API tf.estimator.Estimator pour la formation, l'évaluation, la prédiction et la diffusion de modèles.
Caractéristiques
- Fournir des API familières (par exemple, Keras, Estimator) pour la formation, l'évaluation et le service de modèles
- Évoluez avec le calcul disponible et produisez rapidement des modèles de haute qualité
- Permettre aux chercheurs et aux praticiens d'étendre AdaNet à de nouvelles architectures de sous-réseaux, espaces de recherche et tâches
- Optimiser un objectif offrant des garanties d'apprentissage théorique
- Garanties d'apprentissage
- Facilité d’utilisation
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée à partir de https://sourceforge.net/projects/adanet.mirror/. Il a été hébergé dans OnWorks afin d'être exécuté en ligne de la manière la plus simple à partir de l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
