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Téléchargement de NannyML pour Windows

Téléchargez gratuitement l'application Windows NannyML pour exécuter en ligne win Wine dans Ubuntu en ligne, Fedora en ligne ou Debian en ligne

Il s'agit de l'application Windows nommée NannyML dont la dernière version peut être téléchargée en tant que v0.8.5.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 NannyML 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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NounouML


DESCRIPTION

NannyML est une bibliothèque python open source qui vous permet d'estimer les performances du modèle après le déploiement (sans accès aux cibles), de détecter la dérive des données et de relier intelligemment les alertes de dérive des données aux modifications des performances du modèle. Conçu pour les scientifiques des données, NannyML possède une interface facile à utiliser et des visualisations interactives, est complètement indépendant du modèle et prend actuellement en charge tous les cas d'utilisation de classification tabulaire. NannyML ferme la boucle avec la surveillance des performances et la science des données post-déploiement, permettant aux scientifiques des données de comprendre rapidement et de détecter automatiquement les défaillances silencieuses du modèle. En utilisant NannyML, les scientifiques des données peuvent enfin maintenir une visibilité et une confiance complètes dans leurs modèles d'apprentissage automatique déployés. Lorsque le résultat réel de vos modèles de prédiction déployés est retardé, ou même lorsque les étiquettes cibles post-déploiement sont complètement absentes, vous pouvez utiliser l'algorithme CBPE de NannyML pour estimer les performances du modèle.



Caractéristiques

  • Estimation et suivi des performances
  • Mettez fin aux nuits blanches causées par l'ignorance des performances de votre modèle
  • Analyser la dérive des données et les performances du modèle au fil du temps
  • Découvrez la cause profonde de la raison pour laquelle vos modèles ne fonctionnent pas comme prévu
  • Pas de fatigue d'alerte ! Réagissez uniquement lorsque cela est nécessaire si les performances du modèle sont affectées
  • Installation indolore dans n'importe quel environnement


Langage de programmation

Python


Catégories

Apprentissage automatique, science des données

Il s'agit d'une application qui peut également être récupérée sur https://sourceforge.net/projects/nannyml.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.


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