Dynamic AutoML
Dynamic AutoML ist eine vielseitige Plattform, die entwickelt wurde, um verschiedene Datenaufgaben zu optimieren, einschließlich CSV-Analyse, LSTM-Modellierung und Bildklassifizierung.
Aufgeführt in Kategorien:
Künstliche IntelligenzDaten & AnalytikGitHub
Beschreibung
Dynamic AutoML ist eine vielseitige Plattform, die entwickelt wurde, um verschiedene Datenaufgaben zu optimieren, einschließlich CSV-Analyse, LSTM-Modellierung und Bildklassifizierung und -erkennung. Sie bietet fortschrittliche Funktionen und Möglichkeiten, um Entwicklern zu helfen, verschiedene Datensätze effizient zu verwalten.
Wie man benutzt Dynamic AutoML?
Um Dynamic AutoML zu verwenden, laden Sie Ihre CSV-Dateien oder Bilddatensätze hoch, erkunden Sie die Eigenschaften des Datensatzes, wählen Sie geeignete Modelle für das Training aus, bewerten Sie die Modellleistung und laden Sie die trainierten Modelle für die Bereitstellung herunter.
Hauptmerkmale von Dynamic AutoML:
1️⃣
Dynamische Datenarchitektur für CSV-Analyse
2️⃣
LazyPredict-Modellimplementierung zur Modellauswahl
3️⃣
Automatisiertes Modelltraining für die Bildklassifizierung
4️⃣
Dynamische Bildsegmentierung mit YOLO
5️⃣
Optimiertes LSTM-Modelltraining und Hyperparameter-Tuning
Warum könnte verwendet werden Dynamic AutoML?
| # | Anwendungsfall | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatisierung der Analyse von Zeitreihendatensätzen | ✅ | |
| # 2 | Effizientes Training von Bildklassifizierungsmodellen | ✅ | |
| # 3 | Optimierung von LSTM-Modellen für spezifische Datensätze | ✅ | |
Wer hat entwickelt Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML wurde von einem leidenschaftlichen Team von Informatikstudenten entwickelt, die sich auf maschinelles Lernen spezialisiert haben, darunter Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan und Shreya Chaurasia, die sich dafür einsetzen, Technologie zur Lösung realer Herausforderungen zu nutzen.