autokeras

Site officiel : autokeras.com

AutoKeras : Un système AutoML basé sur Keras. Il est développé par DATA Lab de la Texas A&M University. L'objectif d'AutoKeras est de rendre l'apprentissage automatique accessible à tous.

Ressources d'apprentissage

• Un petit exemple.

 import autokeras as ak

clf = ak . ImageClassifier ()
clf . fit ( x_train , y_train )
results = clf . predict ( x_test )

• Tutoriels du site officiel.
• Le livre de l'apprentissage automatique automatisé en action .
• Les LiveProjects de classification d'images avec AutoKeras .

Installation

Pour installer le package, veuillez utiliser l'installation pip comme suit :

pip3 install autokeras

Veuillez suivre le guide d'installation pour plus de détails.

Remarque : Actuellement, AutoKeras n'est compatible qu'avec Python >= 3.7 et TensorFlow >= 2.8.0 .

Communauté

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Code contributeur

Voici comment nous gérons notre projet.

Nous sélectionnons les problèmes critiques sur lesquels travailler parmi les problèmes GitHub. Ils seront ajoutés à ce projet. Certains problèmes seront ensuite ajoutés aux jalons, qui sont utilisés pour planifier les versions.

Reportez-vous à notre Guide de contribution pour découvrir les meilleures pratiques.

Merci à tous les contributeurs !

Citer cet ouvrage

Haifeng Jin, François Chollet, Qingquan Song et Xia Hu. "AutoKeras : une bibliothèque AutoML pour le Deep Learning." le Journal de recherche sur l'apprentissage automatique 6 (2023) : 1-6. (Télécharger)

Entrée Biblatex :

 @article { JMLR:v24:20-1355 ,
  author  = { Haifeng Jin and François Chollet and Qingquan Song and Xia Hu } ,
  title   = { AutoKeras: An AutoML Library for Deep Learning } ,
  journal = { Journal of Machine Learning Research } ,
  year    = { 2023 } ,
  volume  = { 24 } ,
  number  = { 6 } ,
  pages   = { 1--6 } ,
  url     = { http://jmlr.org/papers/v24/20-1355.html }
}

Remerciements

Les auteurs remercient chaleureusement le programme D3M de la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) administré dans le cadre du contrat AFRL FA8750-17-2-0116 ; le Texas A&M College of Engineering et la Texas A&M University.