Il s'agit de l'application Windows nommée Emb-GAM dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v0.2.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 Emb-GAM 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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Emb-GAM
DESCRIPTION
Les modèles d'apprentissage en profondeur ont atteint des performances de prédiction impressionnantes, mais sacrifient souvent l'interprétabilité, une considération essentielle dans des domaines à enjeux élevés tels que les soins de santé ou l'élaboration de politiques. En revanche, les modèles additifs généralisés (GAM) peuvent maintenir l'interprétabilité, mais souffrent souvent de mauvaises performances de prédiction en raison de leur incapacité à capturer efficacement les interactions des caractéristiques. Dans ce travail, nous visons à combler cette lacune en utilisant des modèles de langage neuronal pré-formés pour extraire les intégrations pour chaque entrée avant d'apprendre un modèle linéaire dans l'espace d'intégration. Le modèle final (que nous appelons Emb-GAM) est une fonction transparente et linéaire de ses caractéristiques d'entrée et de ses interactions entre caractéristiques. L'utilisation du modèle de langage permet à Emb-GAM d'apprendre beaucoup moins de coefficients linéaires, de modéliser des interactions plus importantes et de bien généraliser à de nouvelles entrées. À travers une variété d'ensembles de données de traitement du langage naturel, Emb-GAM atteint de solides performances de prédiction sans sacrifier l'interprétabilité.
Fonctionnalités
- Pour un contrôle plus précis, vous pouvez à la place cloner et installer ce référentiel à partir de la source
- Modèle linéaire interprétable qui exploite un modèle de langage pré-formé pour mieux apprendre les interactions
- Fonction d'ajustement sur une ligne
- Emb-GAM utilise un modèle de langage pré-formé pour extraire des fonctionnalités à partir de données textuelles
- Combine des caractéristiques afin d'extraire un modèle simple et linéaire
- La meilleure façon d'utiliser Emb-GAM est via le package imodelsx
- Emb-GAM atteint de solides performances de prédiction sans sacrifier l'interprétabilité
Langage de programmation
Python
Catégories
Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/emb-gam.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.
