Dynamic AutoML
Dynamic AutoML è una piattaforma versatile progettata per semplificare varie attività di dati, inclusa l'analisi CSV, la modellazione LSTM e la classificazione delle immagini.
Elencato nelle categorie:
Intelligenza artificialeDati e AnalisiGitHub
Descrizione
Dynamic AutoML è una piattaforma versatile progettata per semplificare vari compiti di dati, inclusi analisi CSV, modellazione LSTM e classificazione e rilevamento delle immagini. Offre funzionalità avanzate e capacità per consentire agli sviluppatori di gestire in modo efficiente set di dati diversi.
Come usare Dynamic AutoML?
Per utilizzare Dynamic AutoML, carica i tuoi file CSV o set di dati di immagini, esplora le proprietà del dataset, scegli i modelli appropriati per l'addestramento, valuta le prestazioni del modello e scarica i modelli addestrati per il deployment.
Funzionalità principali di Dynamic AutoML:
1️⃣
Architettura dinamica del dataset per analisi CSV
2️⃣
Implementazione del modello LazyPredict per la selezione del modello
3️⃣
Addestramento automatico del modello per la classificazione delle immagini
4️⃣
Segmentazione dinamica delle immagini utilizzando YOLO
5️⃣
Addestramento semplificato del modello LSTM e ottimizzazione degli iperparametri
Perché potrebbe essere usato Dynamic AutoML?
| # | Caso d'uso | Stato | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatizzare l'analisi di set di dati di serie temporali | ✅ | |
| # 2 | Addestrare in modo efficiente modelli di classificazione delle immagini | ✅ | |
| # 3 | Ottimizzare i modelli LSTM per set di dati specifici | ✅ | |
Sviluppato da Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML è sviluppato da un team appassionato di studenti di informatica specializzati in machine learning, tra cui Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan e Shreya Chaurasia, che sono dedicati a sfruttare la tecnologia per risolvere sfide del mondo reale.