Dynamic AutoML
Dynamic AutoML est une plateforme polyvalente conçue pour rationaliser diverses tâches de données, y compris l'analyse CSV, la modélisation LSTM et la classification d'images.
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Description
Dynamic AutoML est une plateforme polyvalente conçue pour rationaliser diverses tâches de données, y compris l'analyse de fichiers CSV, la modélisation LSTM et la classification et détection d'images. Elle offre des fonctionnalités et des capacités avancées pour permettre aux développeurs de gérer efficacement des ensembles de données variés.
Comment utiliser Dynamic AutoML?
Pour utiliser Dynamic AutoML, téléchargez vos fichiers CSV ou ensembles de données d'images, explorez les propriétés de l'ensemble de données, choisissez les modèles appropriés pour la formation, évaluez les performances des modèles et téléchargez les modèles entraînés pour le déploiement.
Fonctionnalités principales de Dynamic AutoML:
1️⃣
Architecture dynamique des ensembles de données pour l'analyse de fichiers CSV
2️⃣
Mise en œuvre du modèle LazyPredict pour la sélection de modèles
3️⃣
Formation automatisée de modèles pour la classification d'images
4️⃣
Segmentation dynamique d'images utilisant YOLO
5️⃣
Formation simplifiée de modèles LSTM et réglage des hyperparamètres
Pourquoi pourrait-il être utilisé Dynamic AutoML?
| # | Cas d'utilisation | Statut | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatisation de l'analyse des ensembles de données de séries temporelles | ✅ | |
| # 2 | Formation efficace de modèles de classification d'images | ✅ | |
| # 3 | Optimisation des modèles LSTM pour des ensembles de données spécifiques | ✅ | |
Développé par Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML est développé par une équipe passionnée d'étudiants en informatique spécialisés en apprentissage automatique, y compris Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan et Shreya Chaurasia, qui sont dédiés à l'utilisation de la technologie pour résoudre des défis du monde réel.