論文の概要: ktrain: A Low-Code Library for Augmented Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10703v5
• Date: Tue, 5 Apr 2022 18:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 23:46:40.387841
• Title: ktrain: A Low-Code Library for Augmented Machine Learning
• Title（参考訳）: ktrain: 拡張機械学習のためのローコードライブラリ
• Authors: Arun S. Maiya
• Abstract要約: ktrainはローコードPythonライブラリで、機械学習をよりアクセスしやすく、適用しやすくする。 初心者と経験豊富な実践者の両方が構築し、トレーニングし、検査し、適用するための、洗練された最先端の機械学習モデルを簡単にするように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ktrain, a low-code Python library that makes machine learning more accessible and easier to apply. As a wrapper to TensorFlow and many other libraries (e.g., transformers, scikit-learn, stellargraph), it is designed to make sophisticated, state-of-the-art machine learning models simple to build, train, inspect, and apply by both beginners and experienced practitioners. Featuring modules that support text data (e.g., text classification, sequence tagging, open-domain question-answering), vision data (e.g., image classification), graph data (e.g., node classification, link prediction), and tabular data, ktrain presents a simple unified interface enabling one to quickly solve a wide range of tasks in as little as three or four "commands" or lines of code.
• Abstract（参考訳）: ktrainは低コードPythonライブラリで、機械学習をよりアクセスしやすく、適用しやすくします。 TensorFlowや他の多くのライブラリ(例えば、トランスフォーマー、シキトラーン、ステラーグラフ)のラッパーとして、初心者と経験豊富な実践者の両方が簡単に構築、トレーニング、検査、適用できる最先端の機械学習モデルを作成するように設計されている。 テキストデータ(テキスト分類、シーケンスタグ付け、オープンドメインの質問回答など)、視覚データ(画像分類など)、グラフデータ(ノード分類、リンク予測など)、および表計算データをサポートするモジュールを備え、ktrainは3つか4つの"コマンド"またはコード行で広範囲のタスクを迅速に解決できるシンプルな統一インターフェースを提供する。

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