최신 릴리스를 v0.8.5.zip으로 다운로드할 수 있는 NannyML이라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 NannyML이라는 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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내니ML
기술
NannyML은 배포 후 모델 성능(대상에 액세스하지 않음)을 추정하고, 데이터 드리프트를 감지하고, 데이터 드리프트 경고를 모델 성능 변경에 다시 지능적으로 연결할 수 있는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 데이터 과학자를 위해 구축된 NannyML은 사용하기 쉬운 인터페이스와 대화형 시각화를 갖추고 있으며 완전히 모델에 구애받지 않으며 현재 모든 표 분류 사용 사례를 지원합니다. NannyML은 성능 모니터링 및 배포 후 데이터 과학으로 루프를 닫아 데이터 과학자가 자동 모델 오류를 빠르게 이해하고 자동으로 감지할 수 있도록 합니다. NannyML을 사용함으로써 데이터 과학자는 최종적으로 배포된 기계 학습 모델에 대한 완전한 가시성과 신뢰를 유지할 수 있습니다. 배포된 예측 모델의 실제 결과가 지연되거나 배포 후 대상 레이블이 완전히 없는 경우에도 NannyML의 CBPE 알고리즘을 사용하여 모델 성능을 추정할 수 있습니다.
기능
- 성능 추정 및 모니터링
- 모델 성능을 몰라서 잠 못 이루는 밤을 끝내세요.
- 시간 경과에 따른 데이터 드리프트 및 모델 성능 분석
- 모델이 예상대로 작동하지 않는 근본 원인을 찾으십시오.
- 경고 피로가 없습니다! 모델 성능이 영향을 받는 경우 필요한 경우에만 반응
- 어떤 환경에서도 손쉬운 설정
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
