これは AdaNet という名前の Windows アプリで、その最新リリースは AdaNetv0.9.0.zip としてダウンロードできます。 これは、ワークステーション用の無料のホスティング プロバイダーである OnWorks でオンラインで実行できます。
AdaNet with OnWorks という名前のこのアプリをオンラインで無料でダウンロードして実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOSOnWorksオンラインエミュレーターを起動しますが、Windowsオンラインエミュレーターの方が優れています。
-5。起動したばかりのOnWorksWindows OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードしてインストールします。
-7.LinuxディストリビューションソフトウェアリポジトリからWineをダウンロードします。 インストールしたら、アプリをダブルクリックして、Wineで実行できます。 また、人気のあるWindowsプログラムやゲームのインストールに役立つWine上の豪華なインターフェイスであるPlayOnLinuxを試すこともできます。
WineはLinux上でWindowsソフトウェアを実行する方法ですが、Windowsは必要ありません。 Wineは、任意のLinuxデスクトップでWindowsプログラムを直接実行できるオープンソースのWindows互換性レイヤーです。 基本的に、Wineは、実際にWindowsを必要とせずに、これらすべてのWindowsアプリケーションを実行できるように、十分な数のWindowsを最初から再実装しようとしています。
スクリーンショットは
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エイダネット
DESCRIPTION
AdaNet は、学習を保証する高速で柔軟な AutoML のための TensorFlow フレームワークです。 AdaNet は軽量の TensorFlow ベースのフレームワークで、専門家の介入を最小限に抑えて高品質のモデルを自動的に学習します。 AdaNet は、最近の AutoML の取り組みに基づいて構築されており、学習保証を提供しながら高速かつ柔軟になります。 重要なことに、AdaNet は、ニューラル ネットワーク アーキテクチャを学習するだけでなく、アンサンブルを学習してさらに優れたモデルを取得するための一般的なフレームワークを提供します。 各反復で、各候補のアンサンブル損失を測定し、最適な候補を選択して次の反復に移ります。 XNUMX 回のトレイン コールでの適応型ニューラル アーキテクチャ検索とアンサンブル学習。 回帰、バイナリおよびマルチクラス分類、およびマルチヘッド タスクのサポート。 トレーニング、評価、予測、およびサービング モデル用の tf.estimator.Estimator API。
特徴
- モデルのトレーニング、評価、提供に使い慣れた API (Keras、Estimator など) を提供する
- 利用可能なコンピューティングでスケーリングし、高品質のモデルを迅速に生成する
- 研究者や実務家が AdaNet を新しいサブネットワーク アーキテクチャ、検索スペース、およびタスクに拡張できるようにする
- 理論的な学習保証を提供する目的を最適化する
- 学習保証
- 使いやすさ
プログラミング言語
Python
カテゴリー
これは https://sourceforge.net/projects/adanet.mirror/ からも取得できるアプリケーションです。 これは、OnWorks でホストされており、無料のオペレーティング システムの XNUMX つからオンラインで簡単に実行できます。
