Это приложение для Windows под названием Recommenders, последнюю версию которого можно загрузить как Recommenders0.7.0.zip. Его можно запустить онлайн в бесплатном хостинг-провайдере OnWorks для рабочих станций.
Загрузите и запустите онлайн это приложение под названием Recommenders with OnWorks бесплатно.
Следуйте этим инструкциям, чтобы запустить это приложение:
- 1. Загрузил это приложение на свой компьютер.
- 2. Введите в нашем файловом менеджере https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 3. Загрузите это приложение в такой файловый менеджер.
- 4. Запустите любой онлайн-эмулятор OS OnWorks с этого сайта, но лучше онлайн-эмулятор Windows.
- 5. В только что запущенной ОС Windows OnWorks перейдите в наш файловый менеджер https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX с желаемым именем пользователя.
- 6. Скачайте приложение и установите его.
- 7. Загрузите Wine из репозиториев программного обеспечения вашего дистрибутива Linux. После установки вы можете дважды щелкнуть приложение, чтобы запустить его с помощью Wine. Вы также можете попробовать PlayOnLinux, необычный интерфейс поверх Wine, который поможет вам установить популярные программы и игры для Windows.
Wine - это способ запустить программное обеспечение Windows в Linux, но без Windows. Wine - это уровень совместимости с Windows с открытым исходным кодом, который может запускать программы Windows непосредственно на любом рабочем столе Linux. По сути, Wine пытается заново реализовать Windows с нуля, чтобы можно было запускать все эти Windows-приложения, фактически не нуждаясь в Windows.
СКРИНШОТЫ
Ad
Рекомендатели
ОПИСАНИЕ
Репозиторий Recommenders предоставляет примеры и передовые методы построения систем рекомендаций в виде записных книжек Jupyter. Модуль reco_utils содержит функции для упрощения общих задач, используемых при разработке и оценке рекомендательных систем. В reco_utils предусмотрено несколько утилит для поддержки общих задач, таких как загрузка наборов данных в формате, ожидаемом различными алгоритмами, оценка выходных данных модели и разделение данных обучения / тестирования. Реализации нескольких современных алгоритмов включены для самообучения и настройки в ваших собственных приложениях. Дополнительные сведения о настройке компьютера локально, на виртуальной машине для обработки и анализа данных (DSVM) или в Azure Databricks см. В руководстве по установке. Независимые или инкубирующие алгоритмы и утилиты являются кандидатами на место в папке contrib. Это будет содержать вклады, которые могут не легко поместиться в основной репозиторий или потребовать времени для рефакторинга или доработки кода и добавления необходимых тестов.
Особенности
- Подготовка и загрузка данных для каждого рекомендательного алгоритма
- Построение моделей с использованием различных рекомендательных алгоритмов классического и глубокого обучения, таких как чередующиеся наименьшие квадраты (ALS) или машины экстремальной глубокой факторизации (xDeepFM)
- Оценка алгоритмов с помощью автономных метрик
- Настройка и оптимизация гиперпараметров для рекомендательных моделей
- Использование моделей в производственной среде в Azure
- Для алгоритмов глубокого обучения рекомендуется использовать машину с графическим процессором.
Язык программирования
Питон
Это приложение также можно загрузить с https://sourceforge.net/projects/recommenders.mirror/. Он размещен в OnWorks, чтобы его можно было легко запускать в Интернете с помощью одной из наших бесплатных операционных систем.
