PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Tune est une bibliothèque Python pour l’exécution d’expériences et le réglage d’hyperparamètres à n’importe quelle échelle. Caractéristiques Lancez un balayage d’hyperparamètres distribués multi-nœuds en moins de 10 lignes de code. Prend en charge n’importe quel framework d’apprentissage automatique, notamment PyTorch, XGBoost, MXNet et Keras. Gère automatiquement les points de contrôle et la …
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Talos
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Talos change radicalement le flux de travail ordinaire de Keras, TensorFlow (tf.keras) et PyTorch en automatisant entièrement le réglage des hyperparamètres et l’évaluation des modèles. Talos expose entièrement les fonctionnalités Keras et TensorFlow (tf.keras) et PyTorch et il n’y a pas de nouvelle syntaxe ou de nouveaux modèles à apprendre. Caractéristiques Pipeline …
Scikit Optimize
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Scikit-Optimize, ou skopt, est une bibliothèque simple et efficace permettant de minimiser les fonctions de boîte noire (très) coûteuses et bruyantes. Il implémente plusieurs méthodes d’optimisation séquentielle basée sur un modèle. skopt se veut accessible et facile à utiliser dans de nombreux contextes. La bibliothèque est construite sur NumPy, SciPy et Scikit-Learn …
Optuna
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Optuna est un framework logiciel d’optimisation automatique d’hyperparamètres, particulièrement conçu pour l’apprentissage automatique. Il comporte une API utilisateur impérative de style défini par exécution. Grâce à notre API de définition par exécution, le code écrit avec Optuna bénéficie d’une grande modularité et l’utilisateur d’Optuna peut construire dynamiquement les espaces de recherche des …
Katib
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Katib est un projet natif de Kubernetes pour l’apprentissage automatique automatisé (AutoML). Katib prend en charge le réglage des hyperparamètres, l’arrêt anticipé et la recherche d’architecture neuronale. Katib est le projet indépendant des frameworks d’apprentissage automatique (ML). Il peut régler les hyperparamètres des applications écrites dans n’importe quel langage choisi par l’utilisateur …
Hyperopt
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Hyperopt est une bibliothèque Python pour l’optimisation série et parallèle sur des espaces de recherche difficiles, qui peuvent inclure des dimensions à valeur réelle, discrète et conditionnelle. Caractéristiques la fonction objectif pour minimiser l’espace sur lequel effectuer la recherche la base de données dans laquelle stocker toutes les évaluations ponctuelles de la …
Hypera
PRENDRE RENDEZ-VOUS EN Un wrapper pratique très simple autour d’hyperopt pour un prototypage rapide avec des modèles keras. Hyperas vous permet d’utiliser la puissance d’hyperopt sans avoir à en apprendre la syntaxe. Au lieu de cela, définissez simplement votre modèle keras comme vous en avez l’habitude, mais utilisez une notation de modèle simple pour définir …