autogluon
v1.2.0
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AutoGluon은 기계 학습 작업을 자동화하여 애플리케이션에서 강력한 예측 성능을 쉽게 달성할 수 있도록 해줍니다. 단 몇 줄의 코드만으로 이미지, 텍스트, 시계열 및 표 형식 데이터에 대한 고정밀 머신 러닝 및 딥 러닝 모델을 교육하고 배포할 수 있습니다.
AutoGluon은 Python 3.9 - 3.12에서 지원되며 Linux, MacOS 및 Windows에서 사용할 수 있습니다.
다음을 사용하여 AutoGluon을 설치할 수 있습니다.
pip install autogluon
GPU 지원, Conda 설치 및 선택적 종속성을 포함한 자세한 지침은 설치 가이드를 참조하세요.
단 3줄의 코드로 정확한 엔드투엔드 ML 모델을 구축하세요!
from autogluon . tabular import TabularPredictor
predictor = TabularPredictor ( label = "class" ). fit ( "train.csv" )
predictions = predictor . predict ( "test.csv" )
AutoGluon 작업 | 빠른 시작 | API |
---|---|---|
테이블 형식 예측기 | ||
다중 모달 예측기 | ||
TimeSeries예측기 |
다음은 AutoGluon에 대한 최근 튜토리얼 및 강연 목록입니다. 여기에서 전체 목록을 확인할 수 있습니다.
제목 | 체재 | 위치 | 날짜 |
---|---|---|---|
AutoGluon: 코드 없는 자동화된 기계 학습을 향하여 | 지도 시간 | AutoML 2024 | 2024/09/09 |
AutoGluon 1.0: 코드 한 줄 없이 AutoML의 한계를 깨다 | 지도 시간 | AutoML 2023 | 2023/09/12 |
오토글루온: 스토리 | 팟캐스트 | AutoML 팟캐스트 | 2023/09/05 |
AutoGluon: 테이블 형식, 다중 모드 및 시계열 데이터를 위한 AutoML | 지도 시간 | 파이데이터 베를린 | 2023/06/20 |
AutoGluon을 사용하여 몇 줄의 코드로 복잡한 ML 문제 해결 | 지도 시간 | 파이데이터 시애틀 | 2023/06/20 |
AutoML 혁명 | 지도 시간 | 2022년 가을 AutoML School | 2022/10/18 |
과학 출판물에 AutoGluon을 사용하는 경우 인용 가이드를 참조하세요.
우리는 AutoGluon 프로젝트에 대한 코드 기여를 적극적으로 받아들이고 있습니다. AutoGluon에 기여하는 데 관심이 있다면 기여 가이드를 읽어 시작하세요.
이 라이브러리는 Apache 2.0 라이선스에 따라 라이선스가 부여됩니다.