Đây là ứng dụng Windows có tên FLAML, có thể tải xuống bản phát hành mới nhất dưới dạng v2.1.1.zip. Nó có thể được chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên FLAML với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
ngọn lửa
MÔ TẢ
FLAML là một thư viện Python nhẹ giúp tìm các mô hình máy học chính xác một cách tự động, hiệu quả và tiết kiệm. Nó giải phóng người dùng khỏi việc chọn người học và siêu tham số cho mỗi người học. Đối với các tác vụ máy học phổ biến như phân loại và hồi quy, nó nhanh chóng tìm thấy các mô hình chất lượng cho dữ liệu do người dùng cung cấp với tài nguyên tính toán thấp. Nó hỗ trợ cả mô hình học máy cổ điển và mạng lưới thần kinh sâu. Nó rất dễ dàng để tùy chỉnh hoặc mở rộng. Người dùng có thể tìm thấy khả năng tùy chỉnh mong muốn của họ từ một phạm vi mượt mà: tùy chỉnh tối thiểu (ngân sách tài nguyên tính toán), tùy chỉnh trung bình (ví dụ: trình học kiểu scikit, không gian tìm kiếm và số liệu) hoặc tùy chỉnh đầy đủ (mã đánh giá và đào tạo tùy ý). Nó hỗ trợ điều chỉnh tự động nhanh, có khả năng xử lý các ràng buộc/hướng dẫn/dừng sớm phức tạp. FLAML được cung cấp bởi phương pháp lựa chọn người học và tối ưu hóa siêu tham số mới, hiệu quả về chi phí do Microsoft Research phát minh.
Tính năng
- FLAML yêu cầu phiên bản Python >= 3.7. Nó có thể được cài đặt từ pip
- Để chạy ví dụ về notebook, hãy cài đặt flaml với tùy chọn [notebook]
- Với ba dòng mã, bạn có thể bắt đầu sử dụng công cụ AutoML tiết kiệm và nhanh chóng này
- Bạn có thể hạn chế người học và sử dụng FLAML như một công cụ điều chỉnh siêu tham số nhanh cho XGBoost, LightGBM, Random Forest, v.v. hoặc một người học tùy chỉnh
- Bạn cũng có thể chạy điều chỉnh siêu tham số chung cho một chức năng tùy chỉnh
- Zero-shot AutoML cho phép sử dụng API đào tạo hiện có từ lightgbm, xgboost, v.v. trong khi nhận được lợi ích của AutoML trong việc chọn cấu hình siêu tham số hiệu suất cao cho mỗi tác vụ
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/flaml.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.