Dynamic AutoML
Dynamic AutoML é uma plataforma versátil projetada para otimizar várias tarefas de dados, incluindo análise de CSV, modelagem LSTM e classificação de imagens.
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Descrição
Dynamic AutoML é uma plataforma versátil projetada para simplificar várias tarefas de dados, incluindo análise de CSV, modelagem LSTM e classificação e detecção de imagens. Oferece recursos e capacidades avançadas para capacitar desenvolvedores a lidar com conjuntos de dados diversos de forma eficiente.
Como usar Dynamic AutoML?
Para usar o Dynamic AutoML, faça o upload de seus arquivos CSV ou conjuntos de dados de imagens, explore as propriedades do conjunto de dados, escolha os modelos apropriados para treinamento, avalie o desempenho do modelo e baixe os modelos treinados para implantação.
Recursos principais de Dynamic AutoML:
1️⃣
Arquitetura dinâmica de conjuntos de dados para análise de CSV
2️⃣
Implementação de modelo LazyPredict para seleção de modelo
3️⃣
Treinamento automatizado de modelo para classificação de imagens
4️⃣
Segmentação dinâmica de imagens usando YOLO
5️⃣
Treinamento simplificado de modelo LSTM e ajuste de hiperparâmetros
Por que usar Dynamic AutoML?
| # | Caso de uso | Status | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Automatizando a análise de conjuntos de dados de séries temporais | ✅ | |
| # 2 | Treinando de forma eficiente modelos de classificação de imagens | ✅ | |
| # 3 | Otimizando modelos LSTM para conjuntos de dados específicos | ✅ | |
Desenvolvido por Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML é desenvolvido por uma equipe apaixonada de estudantes de ciência da computação especializados em aprendizado de máquina, incluindo Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan e Shreya Chaurasia, que estão dedicados a aproveitar a tecnologia para resolver desafios do mundo real.