【想天外 比Keras更好用的机器学习“模型包”:0代码上手做模型】萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitA

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萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI做机器学习模型时 , 只是融合各种算法 , 就已经用光了脑细胞?又或者觉得 , 数据预处理就是在“浪费时间”?一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题伟德彩票_伟德彩票app_伟德彩票官网:原本只是想设计个模型 , 结果“实现比设计还麻烦” 。 【想天外 比Keras更好用的机器学习“模型包”:0代码上手做模型】于是他自己动手做了个项目igel(德语中意为“韦德真人_韦德真人app_韦德真人官网刺猬” , 但也是Init、Generate、EvaluateMachineLearning的缩写) , 无需编写任何多余代码 , 就能设计出想要的模型 。 也就是说 , 用户只需要知道各种机器学习模型的原理 , 但不需要再自己动手写代码 。 相比于Keras , 这个项目进一步简化了预处理、输入输出的伟德网址_官方唯一网站工作 , 就像“模型包”一样简便 。 作者用了两周的时间 , 做出了项目的1.0版本 , 一天以内已有842Star , 目前还在快速上涨中 。 由于只是1.0版本 , 作者表示 , 这个项目仍然有很大的完善空间 。 但就目前的功能来说 , 已经足够进行基本的机器学习建模了 。 “让机器学习生产变得自动化”作者建立这个项目的初衷 , 是希望为所有人提供机器学习模型 。 无论是技术向工程师、还是非技术向的其他行业用户 , 都能使用机器模型让自己的工作更简单 。 说白了 , 就是将机器学习变成一个“自动化”的过程 , 而他也这么设计了 。 项目igel包含了当前最新的所有机器学习模型(回归、分类、聚类) , 而且作者表示 , 项目还在持续更新中 。 也就是说 , 后续如果还有更新的机器学习模型 , 也会再加进项目 。 模型目前支持的功能有以下几种:支持所有最新的机器学习模型(甚至是预览模型)支持不同的数据预处理方法在编写配置时提供灵活性和数据控制支持交叉验证支持yaml和json格式支持不同的sklearn指标以进行回归 , 分类和聚类支持多输出/多目标回归和分类支持多处理并行模型构建可以看出 , 作者为了偷懒让机器学习生产变得更简洁 , 也是操碎了心 。 如果要上手的话 , 也非常简便 。 6步上手“模伟德官网_官方唯一网站型包”与其他程序一样 , 作者为这个程序提供了“帮助”菜单 , 只需要输入“igel-h”(或igel-help) , 就能了解它的使用方法 。 文章图片学习完使用方法后 , 就可以开始创建配置文件了 , 无论是yaml还是json格式 , 都ok 。 如果你是个“懒癌患者”(像作者一样) , 可以使用“igelinit”来初始化 。 例如 , 想做个判断“是否生病”功能的配置文件:第一步 , 选择功能、模型、目标:igelinit-type“classification”-model“NeuralNetwork”-target“sick”第二步 , 初始化:伟德平台_官方唯一网站igelinit那么 , 程序就会给你生成一份配置文件 , 根据需要进行修改 。 文章图片在那之后 , 就是选择具体的算法参数、并提供你所选的数据集了 。 例如 , 想用随机森林处理数据 , 那么 , 只需要提供参数给系统(以及数据集、配置文件路径) , 它就会帮你训练:文章图片此外 , 还可以对模型/预训练模型进行评估:文章图片感觉不错?生成预测模型:文章图片直接用起来:文章图片简单6步 , 机器模型(预览模型)就已经生成了 , 非常方便 。


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