이것은 최신 릴리스를 v0.8.0.zip으로 다운로드할 수 있는 ModelFox라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 ModelFox라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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모델폭스
기술
ModelFox를 사용하면 기계 학습 모델을 쉽게 교육, 배포 및 모니터링할 수 있습니다. 명령줄의 CSV 파일에서 모델을 교육합니다. Elixir, Go, JavaScript, PHP, Python, Ruby 또는 Rust에서 예측합니다. 모델에 대해 알아보고 브라우저에서 생산 중인 모델을 모니터링하세요. ModelFox를 사용하면 기계 학습 모델을 쉽게 교육, 배포 및 모니터링할 수 있습니다. 최신 GitHub 릴리스에서 바이너리를 다운로드하거나 소스에서 빌드하여 modelfox CLI를 설치할 수 있습니다. CSV 파일의 경로와 예측하려는 열의 이름으로 modelfox train을 실행하여 기계 학습 모델을 훈련합니다. CLI는 자동으로 데이터를 기능으로 변환하고 여러 선형 및 그래디언트 부스트 결정 트리 모델을 훈련하여 대상 열을 예측하고 최상의 모델을 .modelfox 파일에 기록합니다. 더 많은 제어가 필요한 경우 구성 파일을 제공할 수 있습니다.
기능
- Elixir, Go, JavaScript, PHP, Python, Ruby, Rust용 라이브러리로 예측
- 통계 및 메트릭 보기
- 최상의 성능을 얻기 위해 모델을 조정하십시오.
- 예제 예측을 만들고 자세한 설명을 얻습니다.
- 모델이 배포되면 교육에서와 마찬가지로 프로덕션에서도 잘 작동하는지 확인하십시오.
- 식별자로 예측을 조회하고 자세한 설명을 얻습니다.
- 데이터 드리프트 또는 지표 하락 시 알림 받기
프로그래밍 언어
녹
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/modelfox.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
