Phần mềm
Chúng tôi đã tổng hợp danh sách 7 phần mềm thay thế miễn phí và trả phí cho python auto-sklearn. Các đối thủ chính bao gồm: H2O.ai, R Caret. Ngoài ra, người dùng cũng tiến hành so sánh giữa python auto-sklearn và R mlr, ML.NET, R MLstudio. Bạn cũng có thể xem các tùy chọn tương tự khác tại đây: About.
Chúng tôi đã tổng hợp danh sách 7 phần mềm thay thế miễn phí và trả phí cho python auto-sklearn. Các đối thủ chính bao gồm: H2O.ai, R Caret. Ngoài ra, người dùng cũng tiến hành so sánh giữa python auto-sklearn và R mlr, ML.NET, R MLstudio. Bạn cũng có thể xem các tùy chọn tương tự khác tại đây: About.
auto-sklearn là một bộ công cụ học máy tự động.
auto-sklearn là một bộ công cụ học máy tự động.
Linux
Mac
Windows
auto-sklearn là một bộ công cụ học máy tự động và là sự thay thế thả vào cho một công cụ ước tính tìm hiểu scikit. auto-sklearn giải phóng người dùng máy học khỏi lựa chọn thuật toán và điều chỉnh siêu tham số. Nó tận dụng những lợi thế gần đây trong tối ưu hóa Bayes, siêu học và xây dựng toàn bộ. Tìm hiểu thêm về công nghệ đằng sau tự động sklearn bằng cách đọc bài báo của chúng tôi được xuất bản tại NIPS 2015.
mũ)
Điều này sẽ chạy trong một giờ và sẽ dẫn đến độ chính xác trên 0,98.
Giấy phép
auto-sklearn được cấp phép giống như scikit-learn, cụ thể là giấy phép BSD 3 điều khoản.
Trích dẫn tự động sklearn
Nếu bạn sử dụng tự động sklearn trong một ấn phẩm khoa học, chúng tôi sẽ đánh giá cao tài liệu tham khảo cho bài viết sau:
Học máy tự động hiệu quả và mạnh mẽ, Feker và cộng sự, những tiến bộ trong hệ thống xử lý thông tin thần kinh 28 (NIPS 2015).
Mục nhập Bibtex:
@incollection {NIPS2015_5872,
title = {Học máy tự động hiệu quả và mạnh mẽ},
tác giả = {Người bảo vệ, Matthias và Klein, Aaron và Eggensperger, Katharina và
Springenberg, Jost và Blum, Manuel và Hutter, Frank},
booktitle = {Những tiến bộ trong hệ thống xử lý thông tin thần kinh 28},
biên tập viên = {C. Cortes và ND Lawrence và DD Lee và M. Sugiyama và R. Garnett},
trang = {2962--2970},
năm = {2015},
nhà xuất bản = {Curran Associates, Inc.},
url = { http://papers.nips.cc/paper/5872-efficient-and-robust-automated-machine-learning.pdf }
}
Đóng góp
Chúng tôi đánh giá cao tất cả các đóng góp cho tự động sklearn, từ các báo cáo lỗi và tài liệu cho đến các tính năng mới. Nếu bạn muốn đóng góp cho mã, bạn có thể chọn một vấn đề từ trình theo dõi vấn đề được đánh dấu bằng contributer Nhu cầu.
Machine Learning
Chia sẻ ý kiến về phần mềm, viết đánh giá và giúp làm cho nó càng tốt hơn!
Đề xuất thay đổi
Phản hồi của bạn
Your vote has been counted.
Do you have experience using this software?
