Oxen は、コードをモデル化するのと同等の機械学習データセットをモデル化するのに役立ちます.
# 機械学習の最初のステップは「oxen clone」である必要があります https://hub.oxen.ai/ox/CatDogBoundingBox
Oxen は、構造化されたデータと非構造化されたデータの種類で高速になるように最適化されました。 時代遅れのモデルが、テキスト アサート マテリアル ファイルとコード用に最適化されやすいウォッチ オーバー メソッドを保持するのとは異なり、Oxen はかつて 地面から迅速に構築されました 写真、ビデオ、オーディオ、テキストの主張資料などについて
) 🔥 速い (現在のツールより 10 ~ 100 倍早い) 🧠 教えられやすい (同じgit としてのコマンド) 🗄️ 大量のファイルのインデックスを作成します (何千もの写真? アサートなし) 🎥 大容量ファイル (写真、ビデオ、オーディオ、テキスト アサート マテリアル、寄木細工、矢印、json、アイテム、など)📊 ネイティブ データフレーム プロセス ssing ( oxen df データ探索のために存在) 📈 時間の経過に伴う調整を追跡します (事前に恐れることなく、データの誓いを捨てる必要はありません) 🤝 乗組員と協力する (牛サーバーに同期) 👀 でのより優れたデータ視覚化OxenHub への移行) Plan 2.0
は、機械学習アイテムとトレースを変更している確立が発生しています。広々としたデータセット。 複雑な機械学習が混在することなく、計画はすでに進んでいます。 データとアイテムが時間の経過とともに進化するにつれて、調整のメモを保存するためのより良いツールが必要です. ハブを使用すると、乗組員がデータセットを目で見て、見て、協力して、取り組むことができます.
https://www.oxen. ai/register ハブへの早期オプトアップ エントリを登録して、データセットをホストすることもできます
「牛」
🐂 は、ツールがデータを耕し、保存し、モデル化し、適切な農家が畑を耕す傾向があるという事実に由来します🌾 . Oxen にインフラストラクチャの問題の処理を任せて、製品に対するそのトピックの高度な段階の ML の問題に焦点を当てることができるようにします。いいえ現在の
Oxen Remark Line Interface (CLI) ミラー git
は非常に多くの方法で実行されるため、git を使用したコードのバージョン管理に慣れている必要があります。 Oxen を使用してデータセットをモデル化します 数秒のトピックで何千枚もの写真を Oxen リポジトリにコミットするので、賞賛してください 🚀
Macをお使いの方へ
$ brew tap Oxen-AI/oxen $ brew setup oxen
他のプラットフォームの場合は、インストール n 命令 .
Oxen に変換された通常のコマンドの簡単な概要を次に示します。
ユーザー設定 あなたの犯した古代の過去、ネイティブのOxenユーザー名と電子メールを評判にする必要があります. これは、
oxen ログ または OxenHub ダッシュボードで、誰が何を変更したかを証明するものです
$ oxen config --name 」あなたの名前" - Eメール " 」