Bu, en son sürümü v2.1.1.zip olarak indirilebilen FLAML adlı Windows uygulamasıdır. İş istasyonları için ücretsiz barındırma sağlayıcısı OnWorks'te çevrimiçi olarak çalıştırılabilir.
FLAML adlı bu uygulamayı OnWorks ile ücretsiz olarak indirin ve çevrimiçi çalıştırın.
Bu uygulamayı çalıştırmak için şu talimatları izleyin:
- 1. Bu uygulamayı PC'nize indirdiniz.
- 2. Dosya yöneticimize https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX istediğiniz kullanıcı adını girin.
- 3. Bu uygulamayı böyle bir dosya yöneticisine yükleyin.
- 4. Bu web sitesinden herhangi bir OS OnWorks çevrimiçi öykünücüsünü başlatın, ancak daha iyi Windows çevrimiçi öykünücüsü.
- 5. Yeni başlattığınız OnWorks Windows işletim sisteminden, istediğiniz kullanıcı adıyla https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX dosya yöneticimize gidin.
- 6. Uygulamayı indirin ve kurun.
- 7. Wine'ı Linux dağıtımları yazılım havuzlarınızdan indirin. Kurulduktan sonra, Wine ile çalıştırmak için uygulamaya çift tıklayabilirsiniz. Ayrıca, popüler Windows programlarını ve oyunlarını yüklemenize yardımcı olacak Wine üzerinden gösterişli bir arayüz olan PlayOnLinux'u da deneyebilirsiniz.
Wine, Windows yazılımını Linux üzerinde çalıştırmanın bir yoludur, ancak Windows gerektirmez. Wine, Windows programlarını doğrudan herhangi bir Linux masaüstünde çalıştırabilen açık kaynaklı bir Windows uyumluluk katmanıdır. Esasen Wine, Windows'a ihtiyaç duymadan tüm bu Windows uygulamalarını çalıştırabilmesi için yeterince Windows'u sıfırdan yeniden uygulamaya çalışıyor.
EKRAN
Ad
alev
TANIM
FLAML, doğru makine öğrenimi modellerini otomatik, verimli ve ekonomik bir şekilde bulan hafif bir Python kitaplığıdır. Kullanıcıları, her öğrenci için öğrenici ve hiperparametre seçme zahmetinden kurtarır. Sınıflandırma ve regresyon gibi yaygın makine öğrenimi görevleri için, düşük hesaplama kaynaklarıyla kullanıcı tarafından sağlanan veriler için hızlı bir şekilde kaliteli modeller bulur. Hem klasik makine öğrenimi modellerini hem de derin sinir ağlarını destekler. Özelleştirmek veya genişletmek kolaydır. Kullanıcılar istedikleri özelleştirilebilirliği sorunsuz bir aralıkta bulabilirler: minimum özelleştirme (hesaplamalı kaynak bütçesi), orta düzeyde özelleştirme (ör. scikit tarzı öğrenici, arama alanı ve metrik) veya tam özelleştirme (keyfi eğitim ve değerlendirme kodu). Karmaşık kısıtlamaları/kılavuzu/erken durdurmayı idare edebilen hızlı otomatik ayarlamayı destekler. FLAML, Microsoft Research tarafından icat edilen yeni, uygun maliyetli bir hiperparametre optimizasyonu ve öğrenci seçimi yöntemi tarafından desteklenmektedir.
Özellikler
- FLAML, Python sürümü >= 3.7 gerektirir. Pip'ten kurulabilir
- Not defteri örneklerini çalıştırmak için [notebook] seçeneğiyle flaml yükleyin
- Üç satır kod ile bu ekonomik ve hızlı AutoML motorunu kullanmaya başlayabilirsiniz.
- Öğrencileri kısıtlayabilir ve FLAML'yi XGBoost, LightGBM, Random Forest vb. için hızlı bir hiperparametre ayarlama aracı veya özelleştirilmiş bir öğrenici olarak kullanabilirsiniz.
- Özel bir işlev için genel hiperparametre ayarını da çalıştırabilirsiniz.
- Zero-shot AutoML, görev başına yüksek performanslı hiperparametre yapılandırmalarının seçilmesinde AutoML'den faydalanırken lightgbm, xgboost vb.'den mevcut eğitim API'sinin kullanılmasına izin verir
Programlama dili
Python
Kategoriler
Bu, https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/ adresinden de alınabilen bir uygulamadır. Ücretsiz Operatif Sistemlerimizden birinden en kolay şekilde online olarak çalıştırılabilmesi için OnWorks üzerinde barındırılmıştır.
