Este é o aplicativo do Windows chamado NannyML cuja versão mais recente pode ser baixada como v0.8.5.zip. Ele pode ser executado online no provedor de hospedagem gratuito OnWorks para estações de trabalho.
Baixe e execute online este aplicativo chamado NannyML 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
Ad
BabáML
DESCRIÇÃO
NannyML é uma biblioteca python de código aberto que permite estimar o desempenho do modelo pós-implantação (sem acesso aos destinos), detectar desvios de dados e vincular de forma inteligente alertas de desvios de dados às alterações no desempenho do modelo. Criado para cientistas de dados, o NannyML tem uma interface fácil de usar e visualizações interativas, é totalmente independente de modelo e atualmente oferece suporte a todos os casos de uso de classificação tabular. O NannyML fecha o ciclo com monitoramento de desempenho e ciência de dados pós-implantação, capacitando o cientista de dados a entender rapidamente e detectar automaticamente a falha silenciosa do modelo. Ao usar o NannyML, os cientistas de dados podem finalmente manter total visibilidade e confiança em seus modelos de aprendizado de máquina implantados. Quando o resultado real de seus modelos de previsão implantados está atrasado, ou mesmo quando os rótulos de destino pós-implantação estão completamente ausentes, você pode usar o algoritmo CBPE do NannyML para estimar o desempenho do modelo.
Recursos
- Estimativa e monitoramento de desempenho
- Acabe com as noites sem dormir causadas por não conhecer o desempenho do seu modelo
- Analise o desvio de dados e o desempenho do modelo ao longo do tempo
- Descubra a causa raiz por que seus modelos não estão funcionando conforme o esperado
- Sem fadiga de alerta! Reaja apenas quando necessário se o desempenho do modelo for afetado
- Configuração indolor em qualquer ambiente
Linguagem de Programação
Python
Categorias
Este é um aplicativo que também pode ser obtido em https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/. Ele foi hospedado em OnWorks para ser executado online da maneira mais fácil a partir de um de nossos Sistemas Operativos gratuitos.
