snorkel
A system for quickly generating training data with weak supervision
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최종 버전 다운로드 (.zip)- config.yml
- bug_report.md
- feature_request.md
- stale.yml
- pull_request_template.md
- octopus.png
- analysis.rst
- augmentation.rst
- classification.rst
- labeling.rst
- map.rst
- preprocess.rst
- slicing.rst
- utils.rst
- conf.py
- index.rst
- Makefile
- packages.json
- requirements-doc.txt
- darpa.JPG
- dp_neurips_2016.png
- logo_01.png
- mobilize_logo.png
- moore_logo.png
- nih_logo.png
- ONR.jpg
- user_logos.png
- vldb2018_logo.png
- WS_pipeline2.pdf
- check_requirements.py
- sync_api_docs.py
- __init__.py
- error_analysis.py
- metrics.py
- scorer.py
- __init__.py
- core.py
- pandas.py
- __init__.py
- core.py
- sampling.py
- __init__.py
- tf.py
- __init__.py
- checkpointer.py
- log_manager.py
- log_writer.py
- tensorboard_writer.py
- __init__.py
- scheduler.py
- sequential_scheduler.py
- shuffled_scheduler.py
- __init__.py
- trainer.py
- __init__.py
- data.py
- loss.py
- multitask_classifier.py
- task.py
- utils.py
- __init__.py
- README.md
- __init__.py
- core.py
- dask.py
- pandas.py
- spark.py
- __init__.py
- core.py
- nlp.py
- nlp_spark.py
- __init__.py
- base_labeler.py
- baselines.py
- graph_utils.py
- label_model.py
- logger.py
- __init__.py
- analysis.py
- utils.py
- __init__.py
- core.py
- spark.py
- __init__.py
- core.py
- nlp.py
- spark.py
- __init__.py
- core.py
- dask.py
- spark.py
- __init__.py
- slice_combiner.py
- __init__.py
- core.py
- nlp.py
- __init__.py
- monitor.py
- sliceaware_classifier.py
- utils.py
- __init__.py
- synthetic_data.py
- __init__.py
- classifier.py
- data.py
- hashing.py
- __init__.py
- config_utils.py
- core.py
- data_operators.py
- lr_schedulers.py
- optimizers.py
- __init__.py
- version.py
- test_error_analysis.py
- test_metrics.py
- test_scorer.py
- __init__.py
- test_tf_applier.py
- __init__.py
- test_core.py
- test_sampling.py
- __init__.py
- __init__.py
- test_checkpointer.py
- test_log_manager.py
- test_log_writer.py
- test_tensorboard_writer.py
- test_schedulers.py
- test_trainer.py
- __init__.py
- test_classifier_convergence.py
- test_data.py
- test_loss.py
- test_multitask_classifier.py
- test_task.py
- test_utils.py
- __init__.py
- lf_applier_spark_test_script.py
- test_lf_applier.py
- test_spark.py
- test_core.py
- test_nlp.py
- test_nlp_spark.py
- __init__.py
- test_baseline.py
- test_label_model.py
- test_logger.py
- __init__.py
- test_nlp.py
- __init__.py
- test_analysis.py
- test_convergence.py
- test_utils.py
- __init__.py
- test_core.py
- test_spark.py
- __init__.py
- test_sf_applier.py
- __init__.py
- test_core.py
- test_nlp.py
- __init__.py
- test_monitor.py
- test_slice_combiner.py
- test_sliceaware_classifier.py
- test_utils.py
- __init__.py
- test_synthetic_data.py
- __init__.py
- test_config_utils.py
- test_core.py
- test_data_operators.py
- __init__.py
- .codecov.yaml
- .coveragerc
- .gitignore
- .readthedocs.yml
- CHANGELOG.md
- CONTRIBUTING.md
- LICENSE
- MANIFEST.in
- pyproject.toml
- README.md
- RELEASING.md
- requirements-pyspark.txt
- requirements.txt
- setup.cfg
- setup.py
- tox.ini
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/snorkel-team/snorkel
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd snorkel
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install snorkel
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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