We present ktrain, a low-code Python library that makes machine learning more accessible and easier to apply. As a wrapper to TensorFlow and many other libraries (e.g., transformers, scikit-learn, stellargraph), it is designed to make sophisticated, state-of-the-art machine learning models simple to build, train, inspect, and apply by both beginners and experienced practitioners. Featuring modules that support text data (e.g., text classification, sequence tagging, open-domain question-answering), vision data (e.g., image classification), graph data (e.g., node classification, link prediction), and tabular data, ktrain presents a simple unified interface enabling one to quickly solve a wide range of tasks in as little as three or four "commands" or lines of code.


翻译:我们展示了Ktrain, 这是一种低码的Python 图书馆, 使机器学习更便于使用和更容易应用。 作为TensorFlow和许多其他图书馆( 如变压器、 缩略图- learn、 星光图等)的包装器, 设计它的目的是让尖端的、 最先进的机器学习模型简单地为初学者和有经验的实践者建立、 培训、 检查和应用。 使用支持文本数据( 如文本分类、 序列标记、 开放式问答)、 视觉数据( 如图像分类)、 图表数据( 如节点分类、 链接预测) 和表格数据, ktrain 提供了一个简单的统一界面, 使一个人能够快速解决三到四条“ 命令” 或代码线上的广泛任务 。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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