यह NannyML नाम का Linux ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.8.5.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
NannyML नाम के इस ऐप को OnWorks के साथ मुफ्त में डाउनलोड करें और चलाएं।
इस ऐप को चलाने के लिए इन निर्देशों का पालन करें:
- 1. इस एप्लिकेशन को अपने पीसी में डाउनलोड करें।
- 2. हमारे फ़ाइल प्रबंधक में https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस उपयोगकर्ता नाम के साथ दर्ज करें जो आप चाहते हैं।
- 3. इस एप्लिकेशन को ऐसे फाइल मैनेजर में अपलोड करें।
- 4. इस वेबसाइट से ऑनवर्क्स लिनक्स ऑनलाइन या विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर या मैकोज़ ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें।
- 5. ऑनवर्क्स लिनक्स ओएस से आपने अभी शुरुआत की है, हमारे फाइल मैनेजर को https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX उस यूजरनेम के साथ जाएं जो आप चाहते हैं।
- 6. एप्लिकेशन डाउनलोड करें, इसे इंस्टॉल करें और इसे चलाएं।
स्क्रीनशॉट
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नानीएमएल
वर्णन
NannyML एक ओपन-सोर्स पायथन लाइब्रेरी है जो आपको परिनियोजन के बाद के मॉडल के प्रदर्शन (लक्ष्यों तक पहुंच के बिना) का अनुमान लगाने की अनुमति देती है, डेटा बहाव का पता लगाती है, और मॉडल प्रदर्शन में बदलाव के लिए डेटा बहाव अलर्ट को समझदारी से लिंक करती है। डेटा वैज्ञानिकों के लिए निर्मित, NannyML के पास उपयोग में आसान इंटरफ़ेस और इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन है, जो पूरी तरह से मॉडल-अज्ञेयवादी है, और वर्तमान में सभी सारणीबद्ध वर्गीकरण उपयोग मामलों का समर्थन करता है। NannyML प्रदर्शन निगरानी और तैनाती के बाद के डेटा विज्ञान के साथ लूप को बंद कर देता है, डेटा वैज्ञानिक को जल्दी से समझने और स्वचालित रूप से साइलेंट मॉडल विफलता का पता लगाने के लिए सशक्त बनाता है। NannyML का उपयोग करके, डेटा वैज्ञानिक अंततः अपने तैनात मशीन लर्निंग मॉडल में पूर्ण दृश्यता और विश्वास बनाए रख सकते हैं। जब आपके परिनियोजित भविष्यवाणी मॉडल के वास्तविक परिणाम में देरी हो रही हो, या तब भी जब परिनियोजन के बाद के लक्ष्य लेबल पूरी तरह से अनुपस्थित हों, तो आप मॉडल के प्रदर्शन का अनुमान लगाने के लिए NannyML के CBPE-एल्गोरिदम का उपयोग कर सकते हैं।
विशेषताएं
- प्रदर्शन का अनुमान और निगरानी
- अपने मॉडल के प्रदर्शन को नहीं जानने के कारण रातों की नींद हराम हो जाती है
- समय के साथ डेटा बहाव और मॉडल के प्रदर्शन का विश्लेषण करें
- आपके मॉडल उम्मीद के मुताबिक प्रदर्शन क्यों नहीं कर रहे हैं, इसके मूल कारण का पता लगाएं
- कोई सतर्क थकान नहीं! केवल तभी प्रतिक्रिया दें जब मॉडल का प्रदर्शन प्रभावित हो
- किसी भी वातावरण में दर्द रहित सेटअप
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/ से भी प्राप्त किया जा सकता है। इसे हमारे निःशुल्क ऑपरेटिव सिस्टम में से किसी एक से आसान तरीके से ऑनलाइन चलाने के लिए ऑनवर्क्स में होस्ट किया गया है।
