Dynamic AutoML
Dynamic AutoML - это универсальная платформа, разработанная для оптимизации различных задач с данными, включая анализ CSV, моделирование LSTM и классификацию изображений.
Перечислено в категориях:
Искусственный интеллектДанные и аналитикаGitHub
Описание
Dynamic AutoML - это универсальная платформа, разработанная для упрощения различных задач с данными, включая анализ CSV, моделирование LSTM и классификацию и обнаружение изображений. Она предлагает передовые функции и возможности, чтобы помочь разработчикам эффективно обрабатывать разнообразные наборы данных.
Как использовать Dynamic AutoML?
Чтобы использовать Dynamic AutoML, загрузите свои CSV-файлы или наборы данных изображений, изучите свойства набора данных, выберите подходящие модели для обучения, оцените производительность модели и загрузите обученные модели для развертывания.
Основные функции Dynamic AutoML:
1️⃣
Динамическая архитектура набора данных для анализа CSV
2️⃣
Реализация модели LazyPredict для выбора модели
3️⃣
Автоматизированное обучение модели для классификации изображений
4️⃣
Динамическая сегментация изображений с использованием YOLO
5️⃣
Упрощенное обучение модели LSTM и настройка гиперпараметров
Почему использовать Dynamic AutoML?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Автоматизация анализа временных рядов | ✅ | |
| # 2 | Эффективное обучение моделей классификации изображений | ✅ | |
| # 3 | Оптимизация моделей LSTM для конкретных наборов данных | ✅ | |
Разработано Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML разработан увлеченной командой студентов компьютерных наук, специализирующихся на машинном обучении, включая Сиддханта Сридхара, Свараджа Хана и Шрею Чаурасию, которые стремятся использовать технологии для решения реальных задач.