Aceasta este aplicația Linux numită NannyML a cărei ultimă versiune poate fi descărcată ca v0.8.5.zip. Poate fi rulat online în furnizorul de găzduire gratuit OnWorks pentru stații de lucru.
Descărcați și rulați online această aplicație numită NannyML cu OnWorks gratuit.
Urmați aceste instrucțiuni pentru a rula această aplicație:
- 1. Ați descărcat această aplicație pe computer.
- 2. Introduceți în managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator pe care îl doriți.
- 3. Încărcați această aplicație într-un astfel de manager de fișiere.
- 4. Porniți emulatorul online OnWorks Linux sau Windows online sau emulatorul online MACOS de pe acest site web.
- 5. Din sistemul de operare OnWorks Linux pe care tocmai l-ați pornit, accesați managerul nostru de fișiere https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX cu numele de utilizator dorit.
- 6. Descărcați aplicația, instalați-o și rulați-o.
CAPTURĂ DE ECRAN:
NannyML
DESCRIERE:
NannyML este o bibliotecă python cu sursă deschisă care vă permite să estimați performanța modelului după implementare (fără acces la ținte), să detectați deriva de date și să legați inteligent alertele de deriva de date la modificările performanței modelului. Creat pentru oamenii de știință de date, NannyML are o interfață ușor de utilizat și vizualizări interactive, este complet independent de model și în prezent acceptă toate cazurile de utilizare a clasificării tabelare. NannyML închide bucla cu monitorizarea performanței și știința datelor după implementare, dând putere oamenilor de știință de date să înțeleagă rapid și să detecteze automat defecțiunile modelului silențios. Folosind NannyML, oamenii de știință de date își pot menține în sfârșit vizibilitatea completă și încrederea în modelele lor de învățare automată implementate. Când rezultatul real al modelelor dvs. de predicție implementate este întârziat, sau chiar atunci când etichetele țintei post-implementare sunt complet absente, puteți utiliza algoritmul CBPE de la NannyML pentru a estima performanța modelului.
DESCRIERE
- Estimarea si monitorizarea performantei
- Încheiați nopțile nedormite cauzate de necunoașterea performanței modelului dvs
- Analizați deriva de date și performanța modelului în timp
- Descoperiți cauza principală pentru care modelele dvs. nu funcționează conform așteptărilor
- Fără oboseală alertă! Reacționați numai atunci când este necesar dacă performanța modelului este afectată
- Configurare fără durere în orice mediu
Limbaj de programare
Piton
Categorii
Aceasta este o aplicație care poate fi preluată și de la https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/. A fost găzduit în OnWorks pentru a fi rulat online într-un mod cât mai ușor de pe unul dintre sistemele noastre operative gratuite.