यह Emb-GAM नाम का विंडोज़ ऐप है जिसकी नवीनतम रिलीज़ को v0.2.zip के रूप में डाउनलोड किया जा सकता है। इसे वर्कस्टेशन के लिए मुफ्त होस्टिंग प्रदाता ऑनवर्क्स में ऑनलाइन चलाया जा सकता है।
Emb-GAM with OnWorks नाम के इस ऐप को मुफ्त में डाउनलोड करें और ऑनलाइन 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 कोई भी ओएस ऑनवर्क्स ऑनलाइन एमुलेटर शुरू करें, लेकिन बेहतर विंडोज ऑनलाइन एमुलेटर।
- 5. ऑनवर्क्स विंडोज 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 और इसे इंस्टॉल करें।
- 7. अपने Linux वितरण सॉफ़्टवेयर रिपॉजिटरी से वाइन डाउनलोड करें। एक बार इंस्टॉल हो जाने पर, आप ऐप को वाइन के साथ चलाने के लिए डबल-क्लिक कर सकते हैं। आप PlayOnLinux को भी आज़मा सकते हैं, जो वाइन पर एक फैंसी इंटरफ़ेस है जो आपको लोकप्रिय विंडोज़ प्रोग्राम और गेम इंस्टॉल करने में मदद करेगा।
वाइन लिनक्स पर विंडोज सॉफ्टवेयर चलाने का एक तरीका है, लेकिन विंडोज की आवश्यकता नहीं है। वाइन एक ओपन-सोर्स विंडोज संगतता परत है जो किसी भी लिनक्स डेस्कटॉप पर सीधे विंडोज प्रोग्राम चला सकती है। अनिवार्य रूप से, वाइन खरोंच से पर्याप्त विंडोज़ को फिर से लागू करने की कोशिश कर रहा है ताकि वह उन सभी विंडोज़ अनुप्रयोगों को वास्तव में विंडोज़ की आवश्यकता के बिना चला सके।
स्क्रीनशॉट
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Emb-GAM
वर्णन
डीप लर्निंग मॉडल ने प्रभावशाली भविष्यवाणी प्रदर्शन हासिल किया है, लेकिन अक्सर व्याख्यात्मकता का त्याग कर देते हैं, जो स्वास्थ्य देखभाल या नीति निर्माण जैसे उच्च-दांव वाले डोमेन में एक महत्वपूर्ण विचार है। इसके विपरीत, सामान्यीकृत योगात्मक मॉडल (GAMs) व्याख्यात्मकता को बनाए रख सकते हैं, लेकिन फीचर इंटरैक्शन को प्रभावी ढंग से पकड़ने में असमर्थता के कारण अक्सर खराब भविष्यवाणी प्रदर्शन से पीड़ित होते हैं। इस कार्य में, हम एम्बेडिंग स्थान में एक रैखिक मॉडल सीखने से पहले प्रत्येक इनपुट के लिए एम्बेडिंग निकालने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित तंत्रिका भाषा मॉडल का उपयोग करके इस अंतर को पाटने का लक्ष्य रखते हैं। अंतिम मॉडल (जिसे हम Emb-GAM कहते हैं) इसकी इनपुट सुविधाओं और फीचर इंटरैक्शन का एक पारदर्शी, रैखिक कार्य है। भाषा मॉडल का लाभ उठाने से Emb-GAM को बहुत कम रैखिक गुणांक सीखने, बड़े इंटरेक्शन को मॉडल करने और उपन्यास इनपुट के लिए अच्छी तरह से सामान्य बनाने की अनुमति मिलती है। विभिन्न प्रकार के प्राकृतिक-भाषा-प्रसंस्करण डेटासेट में, Emb-GAM व्याख्यात्मकता का त्याग किए बिना मजबूत भविष्यवाणी प्रदर्शन प्राप्त करता है।
विशेषताएं
- बेहतर नियंत्रण के लिए, आप इसके बजाय इस रेपो को स्रोत से क्लोन और इंस्टॉल कर सकते हैं
- व्याख्या करने योग्य रैखिक मॉडल जो बातचीत को बेहतर ढंग से सीखने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल का लाभ उठाता है
- वन-लाइन फिट फ़ंक्शन
- Emb-GAM पाठ डेटा से सुविधाओं को निकालने के लिए पूर्व-प्रशिक्षित भाषा मॉडल का उपयोग करता है
- एक सरल, रेखीय मॉडल निकालने के लिए सुविधाओं को जोड़ता है
- Emb-GAM का उपयोग करने का सबसे अच्छा तरीका imodelsx पैकेज है
- Emb-GAM व्याख्यात्मकता का त्याग किए बिना मजबूत भविष्यवाणी प्रदर्शन प्राप्त करता है
प्रोग्रामिंग भाषा
अजगर
कैटिगरीज
यह एक ऐसा एप्लिकेशन है जिसे https://sourceforge.net/projects/emb-gam.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।
