Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Fast Machine Learning Utils: A Python Library for Streamlined Machine Learning Prototyping

論文の概要: Deep Fast Machine Learning Utils: A Python Library for Streamlined Machine Learning Prototyping

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09537v1
Date: Sat, 14 Sep 2024 21:39:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-17 20:17:37.617815
Title: Deep Fast Machine Learning Utils: A Python Library for Streamlined Machine Learning Prototyping
Title（参考訳）: Deep Fast Machine Learning Utils: ストリームされた機械学習プロトタイプのためのPythonライブラリ
Authors: Fabi Prezja,
Abstract要約: Deep Fast Machine Learning Utils (DFMLU)ライブラリは、機械学習プロセスのアスペクトを自動化および拡張するために設計されたツールを提供する。 DFMLUはモデル開発とデータ処理をサポートする機能を提供します。この原稿はDFMLUの機能の概要を示し、各ツールにPythonの例を提供している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Machine learning (ML) research and application often involve time-consuming steps such as model architecture prototyping, feature selection, and dataset preparation. To support these tasks, we introduce the Deep Fast Machine Learning Utils (DFMLU) library, which provides tools designed to automate and enhance aspects of these processes. Compatible with frameworks like TensorFlow, Keras, and Scikit-learn, DFMLU offers functionalities that support model development and data handling. The library includes methods for dense neural network search, advanced feature selection, and utilities for data management and visualization of training outcomes. This manuscript presents an overview of DFMLU's functionalities, providing Python examples for each tool.
Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)の研究と応用は、しばしばモデルアーキテクチャのプロトタイピング、特徴選択、データセットの準備のような時間を要するステップを含む。これらのタスクをサポートするために、我々はDeep Fast Machine Learning Utils (DFMLU)ライブラリを導入しました。 TensorFlow、Keras、Scikit-learnといったフレームワークと互換性のあるDFMLUは、モデル開発とデータ処理をサポートする機能を提供する。このライブラリには、高密度ニューラルネットワーク検索、高度な特徴選択、データ管理とトレーニング結果の可視化のためのユーティリティが含まれる。この原稿はDFMLUの機能の概要を示し、各ツールにPythonの例を提供している。

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