automl app

构建机器学习管道的新方法！

我们正在研究 Python 可视化编程的新方法。我们开发了名为 MLJAR Studio 的桌面应用程序。它是一个基于笔记本的开发环境，具有交互式代码配方和托管 Python 环境。全部在您的计算机上本地运行。我们正在等待您的反馈。

它具有使用 MLJAR AutoML 构建 ML 管道的代码配方。

---

AutoML Web 应用程序？

AutoML • ？水星• ？问题• ？ Twitter • ?‍ LinkedIn • MLJAR 网站

这是一个 Web 应用程序，旨在使用 MLJAR AutoML 训练机器学习管道，专为表格数据量身定制。所有生成的模型都被压缩为存档格式，允许重复使用它们以批量模式计算预测。

该存储库由三个笔记本组成：

• 用于训练 AutoML 的笔记本，具有简单的 UI，
• 用于使用更高级 UI 训练 AutoML 的高级笔记本（您可以选择特征工程方法、算法、验证策略和评估指标），
• 用于计算预测的笔记本。

Web 应用程序利用 mljar 监督的功能来使用 AutoML 构建机器学习管道。这涉及几个关键任务的自动化：

• 数据预处理，
• 特征工程，
• 算法选择和调整，
• ML 模型解释，
• 自动记录。

Web 应用程序是使用 Mercury 框架直接从 Jupyter Notebooks 创建的。

演示

MLJAR-AutoML-Web-App.mp4

在线演示

该 Web 应用程序可在 automl.runmercury.com 上在线获取。输入数据上传限制为 1MB。

本地运行

请运行以下命令在本地运行 Web App。它需要 Python >= 3.8。

pip install -r requirements.txt
mercury run

培训笔记本？

如果您想增加输入文件限制，请更改单元格：

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

并设置你的max_file_size 。

请更改以下单元格以增加训练时间：

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

时间以秒为单位。请增加这些值。

Web App 中的训练模型

请上传包含训练数据的 CSV 文件，选择输入特征和目标，然后单击Start training 。

训练期间创建的所有模型都可以作为 zip 文件下载：

高级培训笔记本？

如果您想调整 AutoML 参数，请使用高级模式：

?‍?通过 LinkedIn 和 Twitter 与我们联系

及时了解有关 MLJAR 的最新更新？在 Twitter (MLJAR Twitter) 和 LinkedIn (Aleksandra LinkedIn 和 Piotr LinkedIn) 上关注我们。我们期待与您联系并听取您的想法、想法和经验。

祝 ML 训练好运！