InsightfulAI の紹介: 簡素化された機械学習のためのパブリック アルファ API

私たちは、Python 開発者やデータ サイエンティストにとって分類と回帰のタスクを容易にするように設計された パブリック アルファ API である InsightfulAI をリリースできることを嬉しく思います。 。このアルファ リリースは PyPI で入手でき、pip を使用して簡単にインストールしてテストできます!

InsightfulAI は、複雑な機械学習コードを扱うのではなく、問題の解決に集中できる、合理化された直感的なセットアップを提供します。これは、早期導入者となり、InsightfulAI の将来を形作るための貴重なフィードバックを提供するチャンスです。

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InsightfulAI アルファ API の主な機能

• 分類と回帰: すぐに使用できるロジスティック回帰モデルとランダム フォレスト モデルが含まれています。
• 再試行ロジック: 一時的なエラーを処理するために、失敗した操作を自動的に再試行します。
• カスタマイズ可能なパラメータ: ロジスティック回帰の C やソルバー、ランダム フォレストの n_estimators や max_ Depth などのハイパーパラメータを構成します。
• ソルバー オプション: ロジスティック回帰は、「lbfgs」、「liblinear」、「saga」などの一般的なソルバーをサポートしており、データセットのサイズと特性に基づいた柔軟性が可能です。
• バッチ非同期処理: モデルのトレーニング、予測、評価をバッチで非同期に実行します。これは、大規模なデータセットやリアルタイム アプリケーションを処理する場合に特に役立ちます。
• OpenTelemetry サポート: 組み込みの OpenTelemetry トレースを使用してモデルのトレーニングと予測のパフォーマンスを追跡し、モニタリングとデバッグを簡素化します。

この パブリック アルファ API は、機械学習プロジェクトを開始し、基本的なモニタリングを統合するための重要なツールを提供します。

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InsightfulAI パブリック アルファ API をインストールする方法

InsightfulAI のアルファ リリースが PyPI で利用可能です!次のコマンドを使用してインストールします:

pip install InsightfulAI

これにより、InsightfulAI のアルファ版がインストールされ、機能を試したり、改善に役立つフィードバックを提供したりできるようになります。

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InsightfulAI の使用を開始する

これは、プロジェクトで InsightfulAI のロジスティック回帰モデルを使用するための簡単なチュートリアルです。

ステップ 1: インポートと初期化

API から InsightfulAI をインポートします。モデル タイプ (ロジスティック回帰またはランダム フォレスト) を選択し、好みの設定で初期化します。

from insightful_ai_api import InsightfulAI

# Initialize the API for logistic regression with solver choice
model = InsightfulAI(model_type="logistic_regression", C=1.0, solver='lbfgs')  # Options: 'lbfgs', 'liblinear', 'saga'

ステップ 2: データを準備する

データセットを numpy 配列またはパンダ データ フレームに読み込み、それをトレーニング セットとテスト セットに分割します。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = np.array([[...], ...])  # Features
y = np.array([...])          # Target

# Split into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

ステップ 3: モデルをトレーニングする

fit メソッドを使用してモデルをトレーニングします。

pip install InsightfulAI

ステップ 4: バッチ非同期予測

バッチ非同期処理を利用して、大規模なバッチを効率的に予測します。

from insightful_ai_api import InsightfulAI

# Initialize the API for logistic regression with solver choice
model = InsightfulAI(model_type="logistic_regression", C=1.0, solver='lbfgs')  # Options: 'lbfgs', 'liblinear', 'saga'

ステップ 5: モデルのパフォーマンスを評価する

評価関数を使用してモデルの精度を評価します。

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split

X = np.array([[...], ...])  # Features
y = np.array([...])          # Target

# Split into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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OpenTelemetry による監視

InsightfulAI には、監視と追跡のための OpenTelemetry が含まれており、モデルのパフォーマンスに関する洞察を得て、問題を簡単にデバッグできます。

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InsightfulAI パブリック アルファ API を今すぐお試しください!

この パブリック アルファ API リリースは、InsightfulAI を実際に体験し、その進化に影響を与えるチャンスです。 PyPI から InsightfulAI をインストールします:

model.fit(X_train, y_train)
print("Model training complete!")

あなたのフィードバックは不可欠です。実際に機能を詳しく調べて、ご意見をお聞かせください。

以上がInsightfulAI の紹介: 簡素化された機械学習のためのパブリック アルファ APIの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。