cari
Rumahpembangunan bahagian belakangTutorial PythonMemperkenalkan InsightfulAI: Public Alpha API untuk Pembelajaran Mesin Ringkas

Introducing InsightfulAI: Public Alpha API for Simplified Machine Learning

Kami sangat teruja untuk melancarkan InsightfulAI, sebuah Public Alpha API yang direka untuk memudahkan tugas klasifikasi dan regresi untuk pembangun Python dan saintis data . Keluaran alfa ini tersedia pada PyPI, membolehkan anda memasang dan mengujinya dengan cepat dengan pip!

InsightfulAI menyediakan persediaan yang diperkemas dan intuitif yang membolehkan anda menumpukan pada menyelesaikan masalah dan bukannya menangani kod pembelajaran mesin yang kompleks. Inilah peluang anda untuk menjadi pengguna awal, memberikan maklum balas yang berharga untuk membentuk masa depan InsightfulAI.


Ciri Utama API Alpha InsightfulAI

  • Klasifikasi dan Regresi: Termasuk regresi logistik sedia untuk digunakan dan model hutan rawak.
  • Cuba Semula Logik: Cuba semula operasi yang gagal secara automatik untuk mengendalikan ralat sementara.
  • Parameter Boleh Disesuaikan: Konfigurasikan hiperparameter seperti C dan penyelesai dalam regresi logistik, atau n_estimators dan max_depth untuk hutan rawak.
  • Pilihan Penyelesai: Regresi logistik menyokong penyelesai popular seperti 'lbfgs', 'liblinear' dan 'saga', membenarkan fleksibiliti berdasarkan saiz dan ciri set data anda.
  • Pemprosesan Asynchronous Batch: Lakukan latihan model, ramalan dan penilaian pada kelompok secara tidak segerak, yang amat berguna untuk mengendalikan set data yang besar atau aplikasi masa nyata.
  • Sokongan OpenTelemetry: Jejaki latihan dan prestasi ramalan model anda dengan pengesanan OpenTelemetry terbina dalam, memudahkan pemantauan dan penyahpepijatan.

Public Alpha API ini menyediakan alatan penting untuk memulakan projek pembelajaran mesin anda dan menyepadukan pemantauan asas.


Cara Memasang InsightfulAI Public Alpha API

Keluaran alfa InsightfulAI tersedia di PyPI! Pasangnya dengan arahan berikut:

pip install InsightfulAI

Ini akan memasang versi alfa InsightfulAI, membolehkan anda mencuba cirinya dan memberikan maklum balas untuk membantu kami memperbaikinya.


Bermula dengan InsightfulAI

Berikut ialah tutorial ringkas tentang menggunakan model regresi logistik InsightfulAI dalam projek anda.

Langkah 1: Import dan Mulakan

Import InsightfulAI daripada API. Pilih jenis model anda (regresi logistik atau hutan rawak), dan mulakan dengan tetapan pilihan anda:

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'

Langkah 2: Sediakan Data Anda

Muatkan set data anda ke dalam tatasusunan numpy atau bingkai data panda, kemudian bahagikannya kepada set latihan dan ujian:

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)

Langkah 3: Latih Model

Latih model anda menggunakan kaedah muat:

pip install InsightfulAI

Langkah 4: Ramalan Tak Segerak Kelompok

Manfaatkan pemprosesan tak segerak kelompok untuk membuat ramalan pada kelompok besar dengan cekap:

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'

Langkah 5: Nilai Prestasi Model

Nilai ketepatan model anda menggunakan fungsi penilaian:

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)

Pemantauan dengan OpenTelemetry

InsightfulAI termasuk OpenTelemetry untuk pemantauan dan penjejakan, membolehkan anda memperoleh cerapan tentang prestasi model anda dan isu nyahpepijat dengan mudah.


Cuba InsightfulAI Public Alpha API Hari Ini!

Keluaran Public Alpha API ini ialah peluang anda untuk menggunakan InsightfulAI dan membantu mempengaruhi evolusinya. Pasang InsightfulAI daripada PyPI:

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

Maklum balas anda adalah penting—selami, terokai ciri dan beritahu kami pendapat anda!

Atas ialah kandungan terperinci Memperkenalkan InsightfulAI: Public Alpha API untuk Pembelajaran Mesin Ringkas. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
Menyenaraikan senarai di Python: Memilih kaedah yang betulMenyenaraikan senarai di Python: Memilih kaedah yang betulMay 14, 2025 am 12:11 AM

Tomergelistsinpython, operator youCanusethe, extendmethod, listcomprehension, oritertools.chain, eachwithspecificadvantages: 1) operatorSimpleButlessefficientficorlargelists;

Bagaimana untuk menggabungkan dua senarai dalam Python 3?Bagaimana untuk menggabungkan dua senarai dalam Python 3?May 14, 2025 am 12:09 AM

Dalam Python 3, dua senarai boleh disambungkan melalui pelbagai kaedah: 1) Pengendali penggunaan, yang sesuai untuk senarai kecil, tetapi tidak cekap untuk senarai besar; 2) Gunakan kaedah Extend, yang sesuai untuk senarai besar, dengan kecekapan memori yang tinggi, tetapi akan mengubah suai senarai asal; 3) menggunakan * pengendali, yang sesuai untuk menggabungkan pelbagai senarai, tanpa mengubah suai senarai asal; 4) Gunakan itertools.chain, yang sesuai untuk set data yang besar, dengan kecekapan memori yang tinggi.

Rentetan senarai concatenate pythonRentetan senarai concatenate pythonMay 14, 2025 am 12:08 AM

Menggunakan kaedah Join () adalah cara yang paling berkesan untuk menyambungkan rentetan dari senarai di Python. 1) Gunakan kaedah Join () untuk menjadi cekap dan mudah dibaca. 2) Kitaran menggunakan pengendali tidak cekap untuk senarai besar. 3) Gabungan pemahaman senarai dan menyertai () sesuai untuk senario yang memerlukan penukaran. 4) Kaedah mengurangkan () sesuai untuk jenis pengurangan lain, tetapi tidak cekap untuk penyambungan rentetan. Kalimat lengkap berakhir.

Pelaksanaan Python, apa itu?Pelaksanaan Python, apa itu?May 14, 2025 am 12:06 AM

PythonexecutionistheprocessoftransformingpythoncodeIntoExecutableInstructions.1) TheinterpreterreadsTheCode, convertingIntoByteCode, yang mana -mana

Python: Apakah ciri -ciri utamaPython: Apakah ciri -ciri utamaMay 14, 2025 am 12:02 AM

Ciri -ciri utama Python termasuk: 1. Sintaks adalah ringkas dan mudah difahami, sesuai untuk pemula; 2. Sistem jenis dinamik, meningkatkan kelajuan pembangunan; 3. Perpustakaan standard yang kaya, menyokong pelbagai tugas; 4. Komuniti dan ekosistem yang kuat, memberikan sokongan yang luas; 5. Tafsiran, sesuai untuk skrip dan prototaip cepat; 6. Sokongan multi-paradigma, sesuai untuk pelbagai gaya pengaturcaraan.

Python: pengkompil atau penterjemah?Python: pengkompil atau penterjemah?May 13, 2025 am 12:10 AM

Python adalah bahasa yang ditafsirkan, tetapi ia juga termasuk proses penyusunan. 1) Kod python pertama kali disusun ke dalam bytecode. 2) Bytecode ditafsirkan dan dilaksanakan oleh mesin maya Python. 3) Mekanisme hibrid ini menjadikan python fleksibel dan cekap, tetapi tidak secepat bahasa yang disusun sepenuhnya.

Python untuk gelung vs semasa gelung: Bila menggunakan yang mana?Python untuk gelung vs semasa gelung: Bila menggunakan yang mana?May 13, 2025 am 12:07 AM

UseAforLoopWheniteratingOvereForforpecificNumbimes; Useaphileloopwhencontinuinguntilaconditionismet.forloopsareidealforknownownsequences, sementara yang tidak digunakan.

Gelung Python: Kesalahan yang paling biasaGelung Python: Kesalahan yang paling biasaMay 13, 2025 am 12:07 AM

Pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops, pengubahsuaianListsduringiteration, off-by-oneerrors, sifar-indexingissues, andnestedloopinefficies.toavoidthese: 1) use'i

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Nordhold: Sistem Fusion, dijelaskan
4 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
Mandragora: Whispers of the Witch Tree - Cara Membuka Kunci Cangkuk Bergelut
3 minggu yang laluBy尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

VSCode Windows 64-bit Muat Turun

Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

PhpStorm versi Mac

PhpStorm versi Mac

Alat pembangunan bersepadu PHP profesional terkini (2018.2.1).

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Penyesuai Pelayan SAP NetWeaver untuk Eclipse

Integrasikan Eclipse dengan pelayan aplikasi SAP NetWeaver.

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.