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Modèle de note de débit

Les diagrammes de flux de données sont bien adaptés pour l`analyse ou la modélisation de différents types de systèmes dans différents domaines. max_models: (AutoML) cette option permet à l`utilisateur de spécifier le nombre maximal de modèles à générer dans une exécution AutoML. Les variables peuvent être utilisées pour stocker des informations telles que les emplacements de téléchargement. Pour utiliser une variable dans Flow: pour afficher tous les modèles actuels, vous pouvez également cliquer sur le menu modèle et cliquer sur répertorier tous les modèles. Les modèles «stock-Flow constant» (SFC) sont une famille de modèles macroéconomiques fondés sur un cadre comptable rigoureux, qui garantit une intégration correcte et complète de tous les flux et des stocks d`une économie. Ces modèles ont été développés pour la première fois au milieu du XXe siècle, mais ont récemment été populaires, en particulier dans l`école de pensée post-keynésienne. [1] Wei, G., Brethour, J. M., Grüenzner M., et Burnham, J., 2014, le modèle de Scour sédimentaire dans FLOW-3D, note technique FSI-14-TN-99, Flow science, Inc. Les modèles SFC actuels proviennent principalement de la tradition économique distincte des keynésiens post, Wynne Godley étant le contributeur le plus célèbre à cet égard. [2] Godley plaide en faveur d`une adoption plus large des méthodes cohérentes des flux de stock, exprimant l`opinion qu`ils amélioreraient la transparence et la cohérence logique de la plupart des modèles macro [4] single_node_mode: (DL) Cochez cette case pour forcer H2O à s`exécuter sur un seul nœud pour affiner les paramètres du modèle. Cette option n`est pas sélectionnée par défaut. L`interface utilisateur hybride de Flow allie de façon transparente l`informatique en ligne de commande à une interface utilisateur graphique moderne. Cependant, plutôt que d`afficher la sortie sous forme de texte brut, Flow fournit une interface utilisateur pointer-cliquer pour chaque opération H2O.

Il vous permet d`accéder à n`importe quel objet H2O sous la forme de données tabulaires bien organisées. Alors que H2O Flow prend en charge l`API REST, les scripts R et CoffeeScript, aucune expérience de programmation n`est requise pour exécuter H2O Flow. Vous pouvez cliquer sur votre chemin à travers toute opération H2O sans jamais écrire une seule ligne de code. Vous pouvez même désactiver les cellules d`entrée pour exécuter H2O Flow en utilisant uniquement l`interface graphique. H2O Flow est conçu pour vous guider à chaque étape du chemin, en fournissant des invites d`entrée, une aide interactive et des flux d`exemple. La prise de notes basée sur les flux implique un compromis entre l`enregistrement et l`exploration. Avec la prise de notes régulière et linéaire, vous pouvez créer un enregistrement presque parfait de ce qui a été dit dans une classe. Cette méthode est utile si vous devez examiner ces informations plusieurs fois afin de l`apprendre correctement. use_all_factor_levels: (DL, PCA) Cochez cette case pour utiliser tous les niveaux de facteurs dans l`ensemble possible de prédicteurs; Si vous activez cette option, une régularisation suffisante est nécessaire. Par défaut, le premier niveau de facteur est ignoré. Pour les modèles d`apprentissage profond, cette option est utile pour déterminer les importances variables et est automatiquement activée si l`autocodeur est sélectionné.

Si vous rencontrez une erreur avec Flow, vous pouvez envoyer un ticket JIRA pour avertir notre équipe. Remarque: étant donné que H2O stocke les enums en interne en tant que numérique, mappe les entiers à un tableau de chaînes, toutes les valeurs min, Max ou moyenne des colonnes catégorielles ne sont pas significatives et doivent être ignorées. Les affichages pour les données catégorielles seront modifiés dans une future version de H2O. Importances variables: (GBM, DRF, DL) représente la signification statistique de chaque variable dans les données en termes de son effet sur le modèle. Les variables sont répertoriées dans l`ordre le plus au moins important. Les valeurs en pourcentage représentent le pourcentage d`importance pour toutes les variables, mises à l`échelle à 100%. La méthode de calcul de l`importance de chaque variable dépend de l`algorithme. Pour afficher la valeur d`importance mise à l`échelle d`une variable, utilisez votre souris pour passer le curseur sur la barre représentant la variable.