autogluon
v1.2.0
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AutoGluon は機械学習タスクを自動化し、アプリケーションで強力な予測パフォーマンスを簡単に実現できるようにします。わずか数行のコードで、画像、テキスト、時系列、表形式のデータに対して高精度の機械学習モデルと深層学習モデルをトレーニングしてデプロイできます。
AutoGluon は Python 3.9 ～ 3.12 でサポートされており、Linux、MacOS、および Windows で利用できます。
AutoGluon は次のようにインストールできます。
pip install autogluonGPU サポート、Conda のインストール、オプションの依存関係などの詳細な手順については、インストール ガイドを参照してください。
わずか 3 行のコードで正確なエンドツーエンドの ML モデルを構築します。
from autogluon . tabular import TabularPredictor
predictor = TabularPredictor ( label = "class" ). fit ( "train.csv" )
predictions = predictor . predict ( "test.csv" )| AutoGluon タスク | クイックスタート | API |
|---|---|---|
| 表形式予測子 | ||
| マルチモーダル予測器 | ||
| TimeSeries予測子 |
以下は、AutoGluon に関する最近のチュートリアルと講演の厳選されたリストです。包括的なリストはここから入手できます。
| タイトル | 形式 | 位置 | 日付 |
|---|---|---|---|
| AutoGluon: コード不要の自動機械学習に向けて | チュートリアル | AutoML 2024 | 2024/09/09 |
| AutoGluon 1.0: ゼロ行のコードで AutoML の天井を打ち破る | チュートリアル | AutoML 2023 | 2023/09/12 |
| AutoGluon: ストーリー | ポッドキャスト | AutoML ポッドキャスト | 2023/09/05 |
| AutoGluon: 表形式、マルチモーダル、および時系列データのための AutoML | チュートリアル | PyData ベルリン | 2023/06/20 |
| AutoGluon を使用して数行のコードで複雑な ML 問題を解決する | チュートリアル | PyData シアトル | 2023/06/20 |
| AutoML 革命 | チュートリアル | 2022 年秋の AutoML スクール | 2022/10/18 |
科学出版物で AutoGluon を使用する場合は、引用ガイドを参照してください。
AutoGluon プロジェクトへのコードの貢献を積極的に受け入れています。 AutoGluon への貢献に興味がある場合は、貢献ガイドを読んで始めてください。
このライブラリは、Apache 2.0 ライセンスに基づいてライセンスされています。
