Dynamic AutoML
Dynamic AutoMLは、CSV分析、LSTMモデリング、画像分類など、さまざまなデータタスクを簡素化するために設計された多目的プラットフォームです.
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説明
ダイナミックAutoMLは、CSV分析、LSTMモデリング、画像分類および検出を含むさまざまなデータタスクを効率化するために設計された多目的プラットフォームです。開発者が多様なデータセットを効率的に扱うための高度な機能と能力を提供します。
使い方 Dynamic AutoML?
ダイナミックAutoMLを使用するには、CSVファイルまたは画像データセットをアップロードし、データセットのプロパティを探索し、トレーニングに適したモデルを選択し、モデルのパフォーマンスを評価し、デプロイメントのためにトレーニングされたモデルをダウンロードします。
の主な機能 Dynamic AutoML:
1️⃣
CSV分析のための動的データセットアーキテクチャ
2️⃣
モデル選択のためのLazyPredictモデル実装
3️⃣
画像分類のための自動モデルトレーニング
4️⃣
YOLOを使用した動的画像セグメンテーション
5️⃣
LSTMモデルのトレーニングとハイパーパラメータチューニングの効率化
なぜ使用するのか Dynamic AutoML?
| # | ユースケース | ステータス | |
|---|---|---|---|
| # 1 | 時系列データセットの分析の自動化 | ✅ | |
| # 2 | 画像分類モデルの効率的なトレーニング | ✅ | |
| # 3 | 特定のデータセットに対するLSTMモデルの最適化 | ✅ | |
開発者 Dynamic AutoML?
ダイナミックAutoMLは、機械学習を専門とする情熱的なコンピュータサイエンスの学生チームによって開発されました。チームには、実世界の課題を解決するために技術を活用することに専念しているSiddhanth Sridhar、Swaraj Khan、Shreya Chaurasiaが含まれています。