automl app

建立機器學習管道的新方法！

我們正在研究 Python 視覺化程式設計的新方法。我們開發了名為 MLJAR Studio 的桌面應用程式。它是一個基於筆記本的開發環境，具有互動式程式碼配方和託管 Python 環境。全部在您的電腦上本地運行。我們正在等待您的回饋。

它具有使用 MLJAR AutoML 建立 ML 管道的程式碼配方。

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AutoML Web 應用程式？

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這是一個 Web 應用程序，旨在使用 MLJAR AutoML 訓練機器學習管道，專為表格資料量身定制。所有產生的模型都被壓縮為存檔格式，允許重複使用它們以批次模式計算預測。

該存儲庫由三個筆記本組成：

• 用於訓練 AutoML 的筆記本，具有簡單的 UI，
• 用於使用更高級 UI 訓練 AutoML 的高級筆記本（您可以選擇特徵工程方法、演算法、驗證策略和評估指標），
• 用於計算預測的筆記本。

Web 應用程式利用 mljar 監督的功能來使用 AutoML 建立機器學習管道。這涉及幾個關鍵任務的自動化：

• 資料預處理，
• 特徵工程，
• 演算法選擇和調整，
• ML 模型解釋，
• 自動記錄。

Web 應用程式是使用 Mercury 框架直接從 Jupyter Notebooks 建立的。

示範

MLJAR-AutoML-Web-App.mp4

線上示範

該 Web 應用程式可在 automl.runmercury.com 上線上取得。輸入資料上傳限制為 1MB。

本地運行

請執行以下命令在本機執行 Web App。它需要 Python >= 3.8。

pip install -r requirements.txt
mercury run

培訓筆記本？

如果您想增加輸入檔限制，請變更儲存格：

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

並設定你的max_file_size 。

請更改以下單元格以增加訓練時間：

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

時間以秒為單位。請增加這些值。

Web App 中的訓練模型

請上傳包含訓練資料的 CSV 文件，選擇輸入特徵和目標，然後按Start training 。

訓練期間創建的所有模型都可以作為 zip 檔案下載：

進階培訓筆記本？

如果您想調整 AutoML 參數，請使用進階模式：

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祝 ML 訓練好運！