lale

ラレ

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Lale は、半自動データ サイエンス用の Python ライブラリです。 Lale を使用すると、アルゴリズムを自動的に選択し、scikit-learn と互換性のあるパイプラインのハイパーパラメータをタイプセーフな方法で調整することが簡単になります。自動化された機械学習を実験したいデータ サイエンティストには、このライブラリが最適です。 Lale は、自動化、正確性チェック、相互運用性という 3 つの側面に沿って scikit-learn を超える価値を追加します。自動化のために、Lale は Hyperopt、GridSearchCV、SMAC などの既存のパイプライン検索ツールに一貫した高レベルのインターフェイスを提供します。正確性チェックの場合、Lale は JSON スキーマを使用して、ハイパーパラメーターとその型の間、またはデータと演算子の間に不一致がある場合に間違いを検出します。そして相互運用性のために、Lale には scikit-learn、XGBoost、PyTorch などの人気のあるライブラリからの変換器と推定器のライブラリが増え続けています。 Lale は他の Python パッケージと同じようにインストールでき、次のような既製の Python ツールで編集できます。 Jupyter ノートブックとして。

• scikit-learn ユーザー向けの入門ガイド
• インストール手順
• 技術概要のスライド、ノート、ビデオ
• IBM の AutoAI SDK は Lale を使用しています。デモ ノートブックを参照してください。
• 新しい演算子のラッピングに関するガイド
• ラレに貢献するためのガイド
• よくある質問
• 論文
• Python API ドキュメント

Lale という名前は「laleh 」と発音され、ペルシャ語のチューリップに由来しています。 scikit-learn などの一般的な機械学習ライブラリと同様に、Lale も単なる Python ライブラリであり、新しいスタンドアロン プログラミング言語ではありません。ユーザーが新しいツールをインストールしたり、新しい構文を学習したりする必要はありません。

Lale は、Apache 2.0 ライセンスの条件に基づいて配布されています。LICENSE.txt を参照してください。現在はアルファ版であり、いかなる保証もありません。