Wir stellen vor: InsightfulAI: Öffentliche Alpha-API für vereinfachtes maschinelles Lernen

Wir freuen uns, InsightfulAI auf den Markt zu bringen, eine Public Alpha API, die Python-Entwicklern und Datenwissenschaftlern Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben erleichtern soll . Diese Alpha-Version ist auf PyPI verfügbar, sodass Sie sie schnell mit pip!

installieren und testen können

InsightfulAI bietet ein optimiertes, intuitives Setup, mit dem Sie sich auf die Lösung von Problemen konzentrieren können, anstatt sich mit komplexem Code für maschinelles Lernen auseinanderzusetzen. Dies ist Ihre Chance, ein Early Adopter zu sein und wertvolles Feedback zu geben, um die Zukunft von InsightfulAI zu gestalten.

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Hauptmerkmale der InsightfulAI Alpha API

• Klassifizierung und Regression: Beinhaltet gebrauchsfertige logistische Regression und Zufallswaldmodelle.
• Wiederholungslogik: Wiederholt fehlgeschlagene Vorgänge automatisch, um vorübergehende Fehler zu beheben.
• Anpassbare Parameter: Konfigurieren Sie Hyperparameter wie C und Solver in der logistischen Regression oder n_estimators und max_ Depth für zufällige Wälder.
• Solver-Optionen: Die logistische Regression unterstützt gängige Solver wie „lbfgs“, „liblinear“ und „saga“ und ermöglicht so Flexibilität basierend auf der Größe und den Eigenschaften Ihres Datensatzes.
• Asynchrone Stapelverarbeitung: Führen Sie Modelltraining, Vorhersagen und Auswertungen für Stapel asynchron durch, was besonders nützlich für die Verarbeitung großer Datenmengen oder Echtzeitanwendungen ist.
• OpenTelemetry-Unterstützung: Verfolgen Sie die Trainings- und Vorhersageleistung Ihres Modells mit der integrierten OpenTelemetry-Ablaufverfolgung und vereinfachen Sie so die Überwachung und Fehlerbehebung.

Diese Public Alpha API bietet wichtige Tools, um Ihre maschinellen Lernprojekte anzukurbeln und grundlegende Überwachung zu integrieren.

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So installieren Sie die InsightfulAI Public Alpha API

Die Alpha-Version von InsightfulAI ist auf PyPI verfügbar! Installieren Sie es mit dem folgenden Befehl:

pip install InsightfulAI

Dadurch wird die Alpha-Version von InsightfulAI installiert, sodass Sie mit seinen Funktionen experimentieren und Feedback geben können, um uns bei der Verbesserung zu helfen.

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Erste Schritte mit InsightfulAI

Hier ist eine kurze Anleitung zur Verwendung des logistischen Regressionsmodells von InsightfulAI in Ihren Projekten.

Schritt 1: Importieren und initialisieren

InsightfulAI aus der API importieren. Wählen Sie Ihren Modelltyp (logistische Regression oder Random Forest) und initialisieren Sie ihn mit Ihren bevorzugten Einstellungen:

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'

Schritt 2: Bereiten Sie Ihre Daten vor

Laden Sie Ihren Datensatz in Numpy-Arrays oder Pandas-Datenrahmen und teilen Sie ihn dann in Trainings- und Testsätze auf:

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)

Schritt 3: Trainieren Sie das Modell

Trainieren Sie Ihr Modell mit der Anpassungsmethode:

pip install InsightfulAI

Schritt 4: Asynchrone Stapelvorhersagen

Nutzen Sie die Vorteile der asynchronen Stapelverarbeitung, um effizient Vorhersagen für große Stapel zu treffen:

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'

Schritt 5: Bewerten Sie die Modellleistung

Bewerten Sie die Genauigkeit Ihres Modells mit der Bewertungsfunktion:

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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Überwachung mit OpenTelemetry

InsightfulAI umfasst OpenTelemetry zur Überwachung und Nachverfolgung, sodass Sie Einblicke in die Leistung Ihres Modells gewinnen und Probleme einfach beheben können.

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Probieren Sie noch heute die öffentliche Alpha-API von InsightfulAI aus!

Diese Public Alpha API-Version ist Ihre Chance, InsightfulAI praktisch auszuprobieren und seine Entwicklung mitzugestalten. InsightfulAI von PyPI installieren:

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

Ihr Feedback ist wichtig – tauchen Sie ein, erkunden Sie die Funktionen und teilen Sie uns Ihre Meinung mit!

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWir stellen vor: InsightfulAI: Öffentliche Alpha-API für vereinfachtes maschinelles Lernen. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!