ക്ലീൻലാബ് എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്ന ലിനക്സ് ആപ്പാണിത്, ഇതിന്റെ ഏറ്റവും പുതിയ പതിപ്പ് v2.5.0--AllmajorMLtasksnowsupported.zip ആയി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്യാം. വർക്ക്‌സ്റ്റേഷനുകൾക്കായുള്ള സൗജന്യ ഹോസ്റ്റിംഗ് ദാതാവായ OnWorks-ൽ ഇത് ഓൺലൈനായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കാം.
Cleanlab എന്ന് പേരിട്ടിരിക്കുന്ന ഈ ആപ്പ് OnWorks-നൊപ്പം സൗജന്യമായി ഓൺലൈനായി ഡൗൺലോഡ് ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
ഈ ആപ്പ് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിന് ഈ നിർദ്ദേശങ്ങൾ പാലിക്കുക:
- 1. നിങ്ങളുടെ പിസിയിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൗൺലോഡ് ചെയ്തു.
- 2. ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജറിൽ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിൽ നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമം നൽകുക.
- 3. അത്തരം ഫയൽമാനേജറിൽ ഈ ആപ്ലിക്കേഷൻ അപ്‌ലോഡ് ചെയ്യുക.
- 4. ഈ വെബ്സൈറ്റിൽ നിന്ന് OnWorks Linux ഓൺലൈനോ Windows ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ MACOS ഓൺലൈൻ എമുലേറ്ററോ ആരംഭിക്കുക.
- 5. നിങ്ങൾ ഇപ്പോൾ ആരംഭിച്ച OnWorks Linux OS-ൽ നിന്ന്, നിങ്ങൾക്ക് ആവശ്യമുള്ള ഉപയോക്തൃനാമത്തോടുകൂടിയ ഞങ്ങളുടെ ഫയൽ മാനേജർ https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX എന്നതിലേക്ക് പോകുക.
- 6. ആപ്ലിക്കേഷൻ ഡൌൺലോഡ് ചെയ്യുക, അത് ഇൻസ്റ്റാൾ ചെയ്ത് പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക.
സ്ക്രീൻഷോട്ടുകൾ
Ad
ക്ലീൻലാബ്
വിവരണം
ML ഡാറ്റാസെറ്റിലെ പ്രശ്നങ്ങൾ സ്വയമേവ കണ്ടെത്തി ഡാറ്റയും ലേബലുകളും വൃത്തിയാക്കാൻ cleanlab നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു. കുഴപ്പവും യഥാർത്ഥ ലോക ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് മെഷീൻ ലേണിംഗ് സുഗമമാക്കുന്നതിന്, കൂടുതൽ മികച്ച മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നതിന് പരിഹരിക്കാവുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് പ്രശ്നങ്ങൾ കണക്കാക്കാൻ ഈ ഡാറ്റാ കേന്ദ്രീകൃത AI പാക്കേജ് നിങ്ങളുടെ നിലവിലുള്ള മോഡലുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഈ പേപ്പറിലും ബ്ലോഗിലും പ്രസിദ്ധീകരിച്ച, അത്യാധുനിക ആത്മവിശ്വാസമുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി ക്ലീൻലാബ് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റയുടെ ലേബലുകൾ വൃത്തിയാക്കുന്നു. ക്ലീൻലാബ് ഉപയോഗിച്ച് വൃത്തിയാക്കിയ ചില ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കാണുക labelrrors.com. ലേബൽ പ്രശ്‌നങ്ങളും മറ്റ് ഡാറ്റ പ്രശ്‌നങ്ങളും കണ്ടെത്താൻ ഈ പാക്കേജ് നിങ്ങളെ സഹായിക്കുന്നു, അതിനാൽ നിങ്ങൾക്ക് വിശ്വസനീയമായ ML മോഡലുകൾ പരിശീലിപ്പിക്കാനാകും. ക്ലീൻലാബിന്റെ എല്ലാ സവിശേഷതകളും ഏത് ഡാറ്റാസെറ്റിലും ഏത് മോഡലിലും പ്രവർത്തിക്കുന്നു. അതെ, ഏത് മോഡലും: PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, HuggingFace, OpenAI, XGBoost, scikit-learn മുതലായവ. നിങ്ങൾ ഒരു sklearn-compatible classifier ഉപയോഗിക്കുകയാണെങ്കിൽ, എല്ലാ ക്ലീൻലാബ് രീതികളും ബോക്‌സിന് പുറത്ത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
സവിശേഷതകൾ
- ബൈനറി, മൾട്ടി-ക്ലാസ് വർഗ്ഗീകരണം
- മൾട്ടി-ലേബൽ വർഗ്ഗീകരണം (ഉദാ: ഇമേജ്/ഡോക്യുമെന്റ് ടാഗിംഗ്)
- ടോക്കൺ വർഗ്ഗീകരണം (ഉദാ: ടെക്സ്റ്റിലെ എന്റിറ്റി തിരിച്ചറിയൽ)
- ഒന്നിലധികം വ്യാഖ്യാനങ്ങളാൽ ലേബൽ ചെയ്ത ഡാറ്റയുള്ള വർഗ്ഗീകരണം
- ഒന്നിലധികം വ്യാഖ്യാനങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് സജീവമായ പഠനം (മോഡൽ ഏറ്റവും കൂടുതൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിന് ഏത് ഡാറ്റയാണ് ലേബൽ ചെയ്യാനോ വീണ്ടും ലേബൽ ചെയ്യാനോ നിർദ്ദേശിക്കേണ്ടത്)
- വിതരണത്തിന് പുറത്തുള്ളതും പുറത്തുള്ളതും കണ്ടെത്തൽ
പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷ
പൈത്തൺ
Categories
ഇത് https://sourceforge.net/projects/cleanlab.mirror/ എന്നതിൽ നിന്നും ലഭിക്കാവുന്ന ഒരു ആപ്ലിക്കേഷനാണ്. ഞങ്ങളുടെ സൗജന്യ ഓപ്പറേറ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങളിലൊന്നിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും എളുപ്പമുള്ള രീതിയിൽ ഓൺലൈനിൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുന്നതിനായി ഇത് OnWorks-ൽ ഹോസ്റ്റ് ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു.
