GitHub is where people build software. More than 150 million people use GitHub to discover, fork, and contribute to over 420 million projects.
TransmogrifAI旨在帮助开发人员提高机器学习生产力。TransmogrifAI 在 Apache Spark 之上运行。 正如 Transmogrif 上的 Github 自述文件中简要提到的那样，“通过自动化，它可以达到接近手动调整模型的精度，并且时间减少了近 100 倍。”与提到的其他 autoML 框架一样，TransmogrifAI 工具能够为用户选择的数据集选择最佳算法。
AutoML-Freiburg-Hannover has 174 repositories available. Follow their code on GitHub.
在任何公共GitHub存储库上安装此软件时,你需要这样做: 步骤5-在GitHub存储库上安装软件 为了安装和测试我们刚刚创建的软件,我们创建了一个新的存储库pycaret-automl-test:https://github.com/pycaret/pycaret-automl-test,并上传了一些用于分类和回归的示例数据集。 要安装我们在上一步中发布的软件,请单击“Actions”...
工作流是自定义的自动化流程，你可以在存储库中设置这些流程，以便在GitHub上构建、测试、打包、发布或部署任何代码项目。目的 训练和选择基于数据集中的其他变量（即年龄、性别、bmi、儿童、吸烟者和地区）预测患者费用的最佳回归模型。步骤1-开发app.py 这是AutoML的主文件，也是Dockerfile的入口点（请参见下面的...
https://github.com/topics/automl https://awesomeopensource.com/ 当使用github 时候可以在链接 topics 后面输入相对应的关键词,从而得到这个领域关键词下面opensource 组件的排名 Ray ⭐ 16,874 An open source framework that provides a simple, universalAPIfor building distributed applications. Ray is packaged...
https://github.com/keras-team/autokeras https://github.com/Tencent/PocketFlow https://github.com/automl/auto-sklearn https://github.com/h2oai/h2o-3/ 业务评估 图9: AutoML自动化步骤分析 参考文献: Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning,https://arxiv...
嵌入式开发：GitHub、AutoML平台上可用的Arm虚拟硬件 Arm正在与GitHub和基于云的人工智能(AI)和物联网(IoT)工具链供应商联手，以扩大其工具的可用性，如交叉编译器和Arm虚拟硬件。例如，Arm正在将其开发工具集成到GitHubActions中，GitHubActions是一个CI/CD平台，允许嵌入式开发人员自动化他们的构建、测试和部署管道。...
资源整理自网络,原文地址:https://github.com/windmaple/awesome-AutoML 经典论文 AutoML调研 A Survey on Neural Architecture Search (Wistuba et al. 2019) Neural Architecture Search: A Survey (Elsken et al. 2019) Taking Human out of Learning Applications: A Survey on Automated Machine Learning (Yao...
import h2o h2o.init() from h2o.automl import H2OAutoML churn_df = h2o.import_file('https://raw.githubusercontent.com/srivatsan88/YouTubeLI/master/dataset/WA_Fn-UseC_-Telco-Customer-Churn.csv') churn_df.types churn_df.describe() churn_train,churn_test,churn_valid = churn_df.split_frame(...