Dynamic AutoML
Dynamic AutoML es una plataforma versátil diseñada para optimizar diversas tareas de datos, incluyendo análisis de CSV, modelado LSTM y clasificación de imágenes.
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Descripción
Dynamic AutoML es una plataforma versátil diseñada para optimizar diversas tareas de datos, incluyendo análisis de CSV, modelado LSTM y clasificación y detección de imágenes. Ofrece características y capacidades avanzadas para empoderar a los desarrolladores en el manejo eficiente de conjuntos de datos diversos.
Cómo usar Dynamic AutoML?
Para usar Dynamic AutoML, sube tus archivos CSV o conjuntos de datos de imágenes, explora las propiedades del conjunto de datos, elige los modelos apropiados para el entrenamiento, evalúa el rendimiento del modelo y descarga los modelos entrenados para su implementación.
Características principales de Dynamic AutoML:
1️⃣
Arquitectura de conjunto de datos dinámica para análisis de CSV
2️⃣
Implementación de modelo LazyPredict para selección de modelos
3️⃣
Entrenamiento automatizado de modelos para clasificación de imágenes
4️⃣
Segmentación dinámica de imágenes utilizando YOLO
5️⃣
Entrenamiento simplificado de modelos LSTM y ajuste de hiperparámetros
Por qué podría ser usado Dynamic AutoML?
| # | Caso de Uso | Estado | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatización del análisis de conjuntos de datos de series temporales | ✅ | |
| # 2 | Entrenamiento eficiente de modelos de clasificación de imágenes | ✅ | |
| # 3 | Optimización de modelos LSTM para conjuntos de datos específicos | ✅ | |
Desarrollado por Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML es desarrollado por un apasionado equipo de estudiantes de informática especializados en aprendizaje automático, incluyendo a Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan y Shreya Chaurasia, quienes están dedicados a aprovechar la tecnología para resolver desafíos del mundo real.