Este é o aplicativo do Windows chamado FLAML cuja versão mais recente pode ser baixada como v2.1.1.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado FLAML com OnWorks gratuitamente.
Siga estas instruções para executar este aplicativo:
- 1. Baixe este aplicativo em seu PC.
- 2. Entre em nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que você deseja.
- 3. Carregue este aplicativo em tal gerenciador de arquivos.
- 4. Inicie qualquer emulador on-line OS OnWorks a partir deste site, mas um emulador on-line melhor do Windows.
- 5. No sistema operacional OnWorks Windows que você acabou de iniciar, acesse nosso gerenciador de arquivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX com o nome de usuário que deseja.
- 6. Baixe o aplicativo e instale-o.
- 7. Baixe o Wine de seus repositórios de software de distribuição Linux. Depois de instalado, você pode clicar duas vezes no aplicativo para executá-lo com o Wine. Você também pode experimentar o PlayOnLinux, uma interface sofisticada do Wine que o ajudará a instalar programas e jogos populares do Windows.
Wine é uma forma de executar software Windows no Linux, mas sem a necessidade de Windows. Wine é uma camada de compatibilidade do Windows de código aberto que pode executar programas do Windows diretamente em qualquer desktop Linux. Essencialmente, o Wine está tentando reimplementar o suficiente do Windows do zero para que possa executar todos os aplicativos do Windows sem realmente precisar do Windows.
SCREENSHOTS
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FLAME
DESCRIÇÃO
FLAML é uma biblioteca Python leve que encontra modelos precisos de aprendizado de máquina de forma automática, eficiente e econômica. Ele libera os usuários de selecionar alunos e hiperparâmetros para cada aluno. Para tarefas comuns de aprendizado de máquina, como classificação e regressão, ele encontra rapidamente modelos de qualidade para dados fornecidos pelo usuário com poucos recursos computacionais. Ele suporta modelos clássicos de aprendizado de máquina e redes neurais profundas. É fácil de personalizar ou estender. Os usuários podem encontrar a personalização desejada em uma faixa suave: personalização mínima (orçamento de recursos computacionais), personalização média (por exemplo, aluno no estilo scikit, espaço de pesquisa e métrica) ou personalização completa (treinamento arbitrário e código de avaliação). Ele suporta ajuste automático rápido, capaz de lidar com restrições/orientações/paradas antecipadas complexas. O FLAML é alimentado por um novo método de seleção de aluno e otimização de hiperparâmetros econômico inventado pela Microsoft Research.
Recursos
- O FLAML requer a versão do Python >= 3.7. Pode ser instalado a partir do pip
- Para executar os exemplos de notebook, instale o flaml com a opção [notebook]
- Com três linhas de código, você pode começar a usar este mecanismo AutoML econômico e rápido
- Você pode restringir os alunos e usar o FLAML como uma ferramenta rápida de ajuste de hiperparâmetros para XGBoost, LightGBM, Random Forest etc. ou um aluno personalizado
- Você também pode executar o ajuste de hiperparâmetro genérico para uma função personalizada
- O Zero-shot AutoML permite usar a API de treinamento existente de lightgbm, xgboost etc. enquanto obtém o benefício do AutoML na escolha de configurações de hiperparâmetros de alto desempenho por tarefa
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
