Dynamic AutoML
Dynamic AutoML adalah platform serbaguna yang dirancang untuk menyederhanakan berbagai tugas data, termasuk analisis CSV, pemodelan LSTM, dan klasifikasi gambar.
Terdaftar dalam kategori:
Kecerdasan buatanData dan AnalitikaGitHub
Deskripsi
Dynamic AutoML adalah platform serbaguna yang dirancang untuk memperlancar berbagai tugas data termasuk analisis CSV, pemodelan LSTM, dan klasifikasi serta deteksi gambar. Ini menawarkan fitur dan kemampuan canggih untuk memberdayakan pengembang dalam menangani berbagai dataset dengan efisien.
Cara menggunakan Dynamic AutoML?
Untuk menggunakan Dynamic AutoML, unggah file CSV atau dataset gambar Anda, jelajahi properti dataset, pilih model yang sesuai untuk pelatihan, evaluasi kinerja model, dan unduh model yang telah dilatih untuk penerapan.
Fitur inti dari Dynamic AutoML:
1️⃣
Arsitektur dataset dinamis untuk analisis CSV
2️⃣
Implementasi model LazyPredict untuk pemilihan model
3️⃣
Pelatihan model otomatis untuk klasifikasi gambar
4️⃣
Segmentasi gambar dinamis menggunakan YOLO
5️⃣
Pelatihan model LSTM yang efisien dan penyesuaian hyperparameter
Mengapa bisa digunakan Dynamic AutoML?
| # | Kasus Penggunaan | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Mengotomatiskan analisis dataset deret waktu | ✅ | |
| # 2 | Melatih model klasifikasi gambar dengan efisien | ✅ | |
| # 3 | Mengoptimalkan model LSTM untuk dataset tertentu | ✅ | |
Dikembangkan oleh Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML dikembangkan oleh tim mahasiswa ilmu komputer yang bersemangat dalam bidang pembelajaran mesin, termasuk Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan, dan Shreya Chaurasia, yang berdedikasi untuk memanfaatkan teknologi untuk memecahkan tantangan dunia nyata.