Questa è l'app di Windows denominata NannyML la cui ultima versione può essere scaricata come v0.8.5.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online questa app chiamata NannyML con OnWorks gratuitamente.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avvia qualsiasi emulatore online OS OnWorks da questo sito Web, ma migliore emulatore online Windows.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Windows che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione e installala.
- 7. Scarica Wine dai repository software delle tue distribuzioni Linux. Una volta installato, puoi quindi fare doppio clic sull'app per eseguirli con Wine. Puoi anche provare PlayOnLinux, un'interfaccia fantasiosa su Wine che ti aiuterà a installare programmi e giochi Windows popolari.
Wine è un modo per eseguire il software Windows su Linux, ma senza Windows richiesto. Wine è un livello di compatibilità Windows open source in grado di eseguire programmi Windows direttamente su qualsiasi desktop Linux. Essenzialmente, Wine sta cercando di re-implementare abbastanza Windows da zero in modo che possa eseguire tutte quelle applicazioni Windows senza effettivamente bisogno di Windows.
IMMAGINI
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TataML
DESCRIZIONE
NannyML è una libreria python open source che consente di stimare le prestazioni del modello post-distribuzione (senza accesso agli obiettivi), rilevare la deriva dei dati e collegare in modo intelligente gli avvisi di deriva dei dati ai cambiamenti nelle prestazioni del modello. Creato per i data scientist, NannyML ha un'interfaccia facile da usare e visualizzazioni interattive, è completamente indipendente dal modello e attualmente supporta tutti i casi d'uso di classificazione tabulare. NannyML chiude il ciclo con il monitoraggio delle prestazioni e la scienza dei dati post-implementazione, consentendo ai data scientist di comprendere rapidamente e rilevare automaticamente il fallimento silenzioso del modello. Utilizzando NannyML, i data scientist possono finalmente mantenere visibilità e fiducia complete nei loro modelli di machine learning implementati. Quando il risultato effettivo dei tuoi modelli di previsione implementati è ritardato, o anche quando le etichette target post-distribuzione sono completamente assenti, puoi utilizzare l'algoritmo CBPE di NannyML per stimare le prestazioni del modello.
Caratteristiche
- Stima e monitoraggio delle prestazioni
- Metti fine alle notti insonni causate dal non conoscere le prestazioni del tuo modello
- Analizza la deriva dei dati e le prestazioni del modello nel tempo
- Scopri la causa principale per cui i tuoi modelli non funzionano come previsto
- Nessuna stanchezza da allerta! Reagisci solo quando necessario se le prestazioni del modello ne risentono
- Configurazione indolore in qualsiasi ambiente
Linguaggio di programmazione
Python
Categorie
Questa è un'applicazione che può anche essere recuperata da https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per poter essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
