นี่คือแอป Windows ชื่อ Cleanlab ซึ่งสามารถดาวน์โหลดรุ่นล่าสุดเป็น v2.5.0--AllmajorMLtasksnowsupportedsourcecode.zip สามารถทำงานออนไลน์ได้ใน OnWorks ผู้ให้บริการโฮสติ้งฟรีสำหรับเวิร์กสเตชัน
ดาวน์โหลดและเรียกใช้แอป Cleanlab พร้อม OnWorks ออนไลน์ได้ฟรี
ทำตามคำแนะนำเหล่านี้เพื่อเรียกใช้แอปนี้:
- 1. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นนี้ในพีซีของคุณ
- 2. เข้าไปที่ file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX ด้วยชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 3. อัปโหลดแอปพลิเคชันนี้ในตัวจัดการไฟล์ดังกล่าว
- 4. เริ่มโปรแกรมจำลองออนไลน์ของ OS OnWorks จากเว็บไซต์นี้ แต่โปรแกรมจำลองออนไลน์ของ Windows ที่ดีกว่า
- 5. จากระบบปฏิบัติการ Windows ของ OnWorks ที่คุณเพิ่งเริ่มต้น ไปที่ตัวจัดการไฟล์ของเรา https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX พร้อมชื่อผู้ใช้ที่คุณต้องการ
- 6. ดาวน์โหลดแอปพลิเคชั่นและติดตั้ง
- 7. ดาวน์โหลดไวน์จากที่เก็บซอฟต์แวร์ลีนุกซ์ดิสทริบิวชันของคุณ เมื่อติดตั้งแล้ว คุณสามารถดับเบิลคลิกที่แอปเพื่อเรียกใช้แอปด้วย Wine คุณยังสามารถลองใช้ PlayOnLinux ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซแฟนซีบน Wine ที่จะช่วยคุณติดตั้งโปรแกรมและเกมยอดนิยมของ Windows
ไวน์เป็นวิธีเรียกใช้ซอฟต์แวร์ Windows บน Linux แต่ไม่จำเป็นต้องใช้ Windows Wine เป็นเลเยอร์ความเข้ากันได้ของ Windows แบบโอเพ่นซอร์สที่สามารถเรียกใช้โปรแกรม Windows ได้โดยตรงบนเดสก์ท็อป Linux โดยพื้นฐานแล้ว Wine พยายามนำ Windows กลับมาใช้ใหม่ให้เพียงพอตั้งแต่เริ่มต้น เพื่อให้สามารถเรียกใช้แอปพลิเคชัน Windows เหล่านั้นทั้งหมดโดยไม่จำเป็นต้องใช้ Windows จริงๆ
ภาพหน้าจอ
Ad
คลีนแล็บ
DESCRIPTION
cleanlab ช่วยให้คุณล้างข้อมูลและป้ายกำกับโดยการตรวจจับปัญหาในชุดข้อมูล ML โดยอัตโนมัติ เพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ของเครื่องด้วยข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงที่ยุ่งวุ่นวาย แพ็คเกจ AI ที่เน้นข้อมูลนี้ใช้แบบจำลองที่มีอยู่ของคุณเพื่อประเมินปัญหาชุดข้อมูลที่สามารถแก้ไขได้เพื่อฝึกโมเดลที่ดียิ่งขึ้น cleanlab ทำความสะอาดป้ายกำกับข้อมูลของคุณผ่านอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่มั่นใจล้ำสมัย ซึ่งเผยแพร่ในบทความนี้และบล็อก ดูชุดข้อมูลบางส่วนที่ล้างด้วย cleanlab ได้ที่ labelerrors.com. แพ็คเกจนี้ช่วยคุณค้นหาปัญหาฉลากและปัญหาข้อมูลอื่นๆ เพื่อให้คุณสามารถฝึกอบรมโมเดล ML ที่เชื่อถือได้ คุณสมบัติทั้งหมดของ cleanlab ทำงานได้กับชุดข้อมูลและโมเดลใดก็ได้ ใช่ รุ่นใดก็ได้: PyTorch, Tensorflow, Keras, JAX, HuggingFace, OpenAI, XGBoost, scikit-learn ฯลฯ หากคุณใช้ตัวแยกประเภทที่เข้ากันได้กับ sklearn วิธีการ Cleanlab ทั้งหมดจะทำงานได้ทันทีที่แกะกล่อง
คุณสมบัติ
- การจำแนกประเภทไบนารีและหลายคลาส
- การจำแนกประเภทหลายป้ายกำกับ (เช่น การแท็กรูปภาพ/เอกสาร)
- การจำแนกประเภทโทเค็น (เช่น การรับรู้เอนทิตีในข้อความ)
- การจำแนกประเภทด้วยข้อมูลที่มีป้ายกำกับโดยผู้อธิบายประกอบหลายราย
- การเรียนรู้เชิงรุกด้วยคำอธิบายประกอบหลายตัว (แนะนำว่าข้อมูลใดที่จะติดป้ายกำกับหรือติดป้ายกำกับใหม่เพื่อปรับปรุงโมเดลมากที่สุด)
- การตรวจจับค่าผิดปกติและไม่กระจาย
ภาษาโปรแกรม
หลาม
หมวดหมู่
นี่คือแอปพลิเคชันที่สามารถดึงข้อมูลจากhttps://sourceforge.net/projects/cleanlab.mirror/ มีการโฮสต์ไว้ใน OnWorks เพื่อใช้งานออนไลน์ด้วยวิธีที่ง่ายที่สุดจากหนึ่งในระบบปฏิบัติการฟรีของเรา
