automl app

วิธีใหม่ในการสร้างไปป์ไลน์ ML!

เรากำลังดำเนินการหาวิธีใหม่สำหรับการเขียนโปรแกรมภาพ Python เราพัฒนาแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปชื่อ MLJAR Studio เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาบนโน้ตบุ๊กพร้อมสูตรโค้ดเชิงโต้ตอบและสภาพแวดล้อม Python ที่มีการจัดการ ทั้งหมดทำงานอยู่ในเครื่องของคุณ เรากำลังรอความคิดเห็นของคุณ

มีสูตรโค้ดเพื่อสร้างไปป์ไลน์ ML ด้วย MLJAR AutoML

---

AutoML เว็บแอป ?

AutoML • ? ดาวพุธ • ? ปัญหา • ? ทวิตเตอร์ • ?‍ LinkedIn • เว็บไซต์ MLJAR

นี่คือเว็บแอปพลิเคชันที่ออกแบบมาเพื่อฝึกไปป์ไลน์ Machine Learning โดยใช้ MLJAR AutoML ซึ่งปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับข้อมูลแบบตาราง โมเดลที่สร้างขึ้นทั้งหมดจะถูกบีบอัดให้อยู่ในรูปแบบไฟล์เก็บถาวร ทำให้สามารถนำกลับมาใช้ซ้ำเพื่อคำนวณการคาดการณ์ในโหมดแบตช์ได้

repo นี้ประกอบด้วยสมุดบันทึกสามเล่ม:

• สมุดบันทึกสำหรับการฝึกอบรม AutoML ด้วย UI ที่เรียบง่าย
• สมุดบันทึกขั้นสูงสำหรับการฝึกอบรม AutoML ด้วย UI ขั้นสูง (คุณสามารถเลือกวิธีการทางวิศวกรรมคุณลักษณะ อัลกอริธึม กลยุทธ์การตรวจสอบ และตัวชี้วัดการประเมินผล)
• โน้ตบุ๊กสำหรับการทำนายด้วยคอมพิวเตอร์

Web App ควบคุมความสามารถของ mljar ที่ดูแลเพื่อสร้างไปป์ไลน์ Machine Learning ด้วย AutoML สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับระบบอัตโนมัติของงานสำคัญหลายประการ:

• การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
• คุณสมบัติทางวิศวกรรม
• การเลือกอัลกอริทึมและการปรับแต่ง
• คำอธิบายโมเดล ML
• เอกสารอัตโนมัติ

Web App ถูกสร้างขึ้นโดยตรงจาก Jupyter Notebooks พร้อมกรอบงาน Mercury

สาธิต

MLJAR-AutoML-เว็บ-App.mp4

การสาธิตออนไลน์

สามารถใช้งาน Web App ทางออนไลน์ได้ที่ automl.runmercury.com การอัปโหลดข้อมูลอินพุตถูกจำกัดไว้ที่ 1MB

ดำเนินการในพื้นที่

โปรดเรียกใช้คำสั่งด้านล่างเพื่อเรียกใช้ Web App ในเครื่อง ต้องใช้ Python >= 3.8

pip install -r requirements.txt
mercury run

สมุดบันทึกการฝึกอบรม ?

หากคุณต้องการเพิ่มขีดจำกัดไฟล์อินพุต โปรดเปลี่ยนเซลล์:

 data_file = mr . File ( label = "Upload CSV with training data" , max_file_size = "1MB" )

และตั้งค่า max_file_size ของคุณ

โปรดเปลี่ยนเซลล์ต่อไปนี้เพื่อเพิ่มเวลาการฝึกอบรม:

 time_limit = mr . Select ( label = "Time limit (seconds)" , value = "60" , choices = [ "60" , "120" , "240" , "300" ])

เวลาเป็นวินาที กรุณาเพียงเพิ่มมูลค่า

โมเดลการฝึกอบรมใน Web App

โปรดอัปโหลดไฟล์ CSV พร้อมข้อมูลการฝึกอบรม เลือกคุณสมบัติอินพุตและเป้าหมาย แล้วคลิก Start training

โมเดลทั้งหมดที่สร้างขึ้นระหว่างการฝึกอบรมพร้อมให้ดาวน์โหลดเป็นไฟล์ zip:

สมุดบันทึกการฝึกอบรมขั้นสูง ?

โปรดใช้โหมดขั้นสูงหากคุณต้องการปรับแต่งพารามิเตอร์ AutoML:

?? เชื่อมต่อกับเราบน LinkedIn และ Twitter

ติดตามข่าวสารล่าสุดเกี่ยวกับ MLJAR ?? โดยติดตามเราบน Twitter (MLJAR Twitter) และ LinkedIn (Aleksandra LinkedIn และ Piotr LinkedIn) เราหวังว่าจะได้เชื่อมต่อกับคุณและรับฟังความคิด แนวคิด และประสบการณ์ของคุณ

ขอให้โชคดีกับการฝึก ML!