Đây là ứng dụng Windows có tên NannyML, có thể tải xuống bản phát hành mới nhất dưới dạng v0.8.5.zip. Nó có thể chạy trực tuyến trong nhà cung cấp dịch vụ lưu trữ miễn phí OnWorks cho máy trạm.
Tải xuống và chạy trực tuyến ứng dụng này có tên NannyML với OnWorks miễn phí.
Làm theo các hướng dẫn sau để chạy ứng dụng này:
- 1. Đã tải ứng dụng này xuống PC của bạn.
- 2. Nhập vào trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 3. Tải lên ứng dụng này trong trình quản lý tệp như vậy.
- 4. Khởi động bất kỳ trình giả lập trực tuyến OS OnWorks nào từ trang web này, nhưng trình giả lập trực tuyến Windows tốt hơn.
- 5. Từ Hệ điều hành Windows OnWorks bạn vừa khởi động, hãy truy cập trình quản lý tệp của chúng tôi https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX với tên người dùng mà bạn muốn.
- 6. Tải xuống ứng dụng và cài đặt nó.
- 7. Tải xuống Wine từ kho phần mềm phân phối Linux của bạn. Sau khi cài đặt, bạn có thể nhấp đúp vào ứng dụng để chạy chúng với Wine. Bạn cũng có thể thử PlayOnLinux, một giao diện đẹp mắt trên Wine sẽ giúp bạn cài đặt các chương trình và trò chơi phổ biến của Windows.
Wine là một cách để chạy phần mềm Windows trên Linux, nhưng không cần Windows. Wine là một lớp tương thích Windows mã nguồn mở có thể chạy các chương trình Windows trực tiếp trên bất kỳ máy tính để bàn Linux nào. Về cơ bản, Wine đang cố gắng triển khai lại đủ Windows từ đầu để nó có thể chạy tất cả các ứng dụng Windows đó mà không thực sự cần đến Windows.
MÀN HÌNH
Ad
bảo mẫuML
MÔ TẢ
NannyML là một thư viện python mã nguồn mở cho phép bạn ước tính hiệu suất của mô hình sau khi triển khai (không có quyền truy cập vào mục tiêu), phát hiện độ lệch dữ liệu và liên kết thông minh các cảnh báo độ lệch dữ liệu với những thay đổi về hiệu suất của mô hình. Được xây dựng cho các nhà khoa học dữ liệu, NannyML có giao diện dễ sử dụng và trực quan hóa tương tác, hoàn toàn không phụ thuộc vào mô hình và hiện hỗ trợ tất cả các trường hợp sử dụng phân loại dạng bảng. NannyML kết thúc vòng lặp với giám sát hiệu suất và khoa học dữ liệu sau triển khai, hỗ trợ nhà khoa học dữ liệu nhanh chóng hiểu và tự động phát hiện lỗi mô hình thầm lặng. Bằng cách sử dụng NannyML, các nhà khoa học dữ liệu cuối cùng cũng có thể duy trì khả năng hiển thị đầy đủ và tin tưởng vào các mô hình máy học đã triển khai của họ. Khi kết quả thực tế của các mô hình dự đoán đã triển khai của bạn bị trì hoãn hoặc ngay cả khi hoàn toàn không có nhãn mục tiêu sau triển khai, bạn có thể sử dụng thuật toán CBPE của NannyML để ước tính hiệu suất của mô hình.
Tính năng
- Ước tính và giám sát hiệu suất
- Chấm dứt những đêm mất ngủ do không biết diễn xuất người mẫu của mình
- Phân tích độ lệch dữ liệu và hiệu suất mô hình theo thời gian
- Khám phá nguyên nhân cốt lõi khiến mô hình của bạn không hoạt động như mong đợi
- Không có cảnh báo mệt mỏi! Chỉ phản ứng khi cần thiết nếu hiệu suất của mô hình bị ảnh hưởng
- Thiết lập không đau trong mọi môi trường
Ngôn ngữ lập trình
Python
Danh Mục
Đây là một ứng dụng cũng có thể được tìm nạp từ https://sourceforge.net/projects/nannyml.mirror/. Nó đã được lưu trữ trong OnWorks để có thể chạy trực tuyến theo cách dễ dàng nhất từ một trong các Hệ điều hành miễn phí của chúng tôi.
