Dynamic AutoML
Dynamic AutoML là một nền tảng đa năng được thiết kế để đơn giản hóa nhiều nhiệm vụ dữ liệu, bao gồm phân tích CSV, mô hình hóa LSTM và phân loại hình ảnh.
Liệt kê trong các danh mục:
Trí tuệ nhân tạoDữ liệu và Phân tíchGitHub
Mô tả
Dynamic AutoML là một nền tảng đa năng được thiết kế để đơn giản hóa các tác vụ dữ liệu khác nhau bao gồm phân tích CSV, mô hình LSTM và phân loại và phát hiện hình ảnh. Nó cung cấp các tính năng và khả năng tiên tiến để giúp các nhà phát triển xử lý các tập dữ liệu đa dạng một cách hiệu quả.
Cách sử dụng Dynamic AutoML?
Để sử dụng Dynamic AutoML, hãy tải lên các tệp CSV hoặc tập dữ liệu hình ảnh của bạn, khám phá các thuộc tính của tập dữ liệu, chọn các mô hình phù hợp để đào tạo, đánh giá hiệu suất mô hình và tải xuống các mô hình đã được đào tạo để triển khai.
Tính năng chính của Dynamic AutoML:
1️⃣
Kiến trúc tập dữ liệu động cho phân tích CSV
2️⃣
Triển khai mô hình LazyPredict cho việc chọn mô hình
3️⃣
Đào tạo mô hình tự động cho phân loại hình ảnh
4️⃣
Phân đoạn hình ảnh động sử dụng YOLO
5️⃣
Đào tạo mô hình LSTM và tinh chỉnh siêu tham số một cách hiệu quả
Tại sao nên sử dụng Dynamic AutoML?
| # | Trường hợp sử dụng | Trạng thái | |
|---|---|---|---|
| # 1 | Tự động hóa phân tích các tập dữ liệu chuỗi thời gian | ✅ | |
| # 2 | Đào tạo hiệu quả các mô hình phân loại hình ảnh | ✅ | |
| # 3 | Tối ưu hóa các mô hình LSTM cho các tập dữ liệu cụ thể | ✅ | |
Do ai phát triển Dynamic AutoML?
Dynamic AutoML được phát triển bởi một đội ngũ sinh viên khoa học máy tính đam mê chuyên về học máy, bao gồm Siddhanth Sridhar, Swaraj Khan và Shreya Chaurasia, những người cam kết tận dụng công nghệ để giải quyết các thách thức trong thế giới thực.