问题标签 [driverless-ai]
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python - H2O：无法使用 DriverlessAI 的 scorer.zip 完成 run_tcp_client.sh (example_client.py)
我正在使用 DriverlessAI（带有 H2O.ai）并尝试使用记分器（这是由 DriverlessAI 制成的诊断模型），但发生了错误。
运行 run_tcp_client.sh 时，出现错误“ File "example_client.py", line 5, in from thrift import Thrift ModuleNotFoundError: No module named 'thrift'"。
在文档（https://www.h2o.ai/wp-content/uploads/2017/09/driverlessai/scoring-package.html）中写到运行run_tcp_server.sh后运行run_tcp_client.sh就足够了。
我能做些什么呢？
glm - 在 h2o 无人驾驶 AI 上显式制作 GLM 模型
我在 h2o 无人驾驶 AI 上做了一些实验。很想知道我们是否可以明确要求实验使用 GLM 进行训练。
或者它总是会按照它的方式制作模型？
h2o - H2o Driverless-AI 无法导入数据
我尝试以 json 格式导入我的数据，但导入需要很长时间，除了等待之外我什么也做不了。
这些文件由图像列表组成，对于每个图像，您可以找到以下字段： id - 图像的 id band_1，band_2 - 展平的图像数据。每个波段在列表中有 75x75 像素值，因此列表有 5625 个元素。请注意，这些值不是图像文件中的普通非负整数，因为它们具有物理意义 - 这些是浮点数，单位为 dB。波段 1 和波段 2 是由特定入射角的不同极化产生的雷达反向散射信号。inc_angle - 拍摄图像的入射角。请注意，该字段有缺失数据标记为“na”，并且那些具有“na”入射角的图像都在训练数据中，以防止泄漏。is_iceberg - 目标变量，如果是冰山则设置为 1，如果是船则设置为 0。
请告知我可以做些什么来在我的数据上试用这个产品。我想预测这张图片是冰山的概率。
h2o - 无人驾驶ai无法导入csv数据
我试图以 csv 格式导入我的数据，但导入需要很长时间，除了等待之外我什么也做不了。数据的行数和列数分别为 1,705 和 502。除目标和日期之外的所有变量都是数字类型。数据大小只有 12MB。
我不知道要等多少小时才能导入数据。请告知我可以做些什么来在我的数据上试用这个产品。
h2o - H2O 无人驾驶 AI 中的 2 个目标列
我应该如何在 2 个目标列上使用 H2O DAI？当前版本（AMI ID：h2oai-driverless-ai-1.0.19 (ami-46e5dd3c)）仅允许 1 个目标列。感兴趣的 2 个目标列都是 float64 类型。谢谢。
ubuntu - H2O 的 Driverless AI .deb 包安装失败
我正在运行带有 CUDA 9.1 的 Ubuntu 18.04。我已经从 H2O 网站的下载页面下载了 CUDA 9.0 Driverless AI .deb 安装：https ://www.h2o.ai/driverless-ai-download/
不幸的是，我得到以下信息：
会不会是以下任何一个问题：
- Ubuntu 18.04 还不支持无人驾驶 AI？
- CUDA 9.1 还不支持无人驾驶 AI？
- .deb 文件以
amd64但我有 Intel i7 结尾？（虽然官方下载页面的 Ubuntu 18.04 镜像文件也以amd64.
neo4j - 使用 H2O 无人驾驶 AI 进行欺诈环检测 - 需要样本、指针
我很想知道 H2O 如何帮助检测欺诈戒指。我指的是 Venkatesh Reamanthan 的视频，他在视频 中谈到了欺诈戒指检测，并想知道 H2O 是否发布了任何样本。
我们都知道，如果我们知道一个欺诈场景，我们可以很容易地构造一个 Neo4J Cipher 查询来检测欺诈环。我无法理解如何将图形数据库馈送到 ML 模型，以及当发生新交易时，ML 模型如何预测交易中的各方是否是欺诈圈的一部分？
看完视频后，我的理解如下：如果我们有一个 graphdb，如果我以某种方式将其导出到一个边缘列表并馈送到 Node2Vec 以生成 word2vec 模型，然后将从该 word2vec 模型中提取的输出/数据集馈送到 H2O用于进一步培训的无人驾驶 AI。我的理解正确吗？有样品可以做吗？
在这一点上，我不知道如何将 Node2Vec 的输出转换为 h2o 无人驾驶 AI 可以理解的格式，以及它如何实际预测欺诈圈。
任何帮助，指针，想法表示赞赏。
dataset - 如何在 H2O 的无人驾驶 AI 中格式化数据集以进行时间序列预测
为简单起见，假设我试图预测一系列单值变量的第二天，因此我的数据集将采用以下形式：
但是，对于许多不同的用户，我的数据在时间上具有相同的序列，因此它采用以下形式：
什么是一种可接受的方式来构建这些数据并将其输入 DAI，这样它就不会被视为一个完整的长序列，而是一堆不直接相关的序列，它们在时间上是平行的？
编辑：数据有一个“用户 ID”列。DAI 可以自动使用它来克服我正在解释的问题吗？
ubuntu - H2O Driverless AI Ubuntu DEB 安装 - 无法加载 http://localhost:12345
我在我的 PC 中使用 Ubuntu v16.04.5 作为来宾 VMWARE。下面是安装和状态日志，当我使用 Firefox 浏览器打开http://localhost:12345时，没有显示任何页面（找不到页面）。但是，如果我将 URL 更改为http://localhost:54321，我可以看到浏览器中显示的 H2o flow SW。
我已经使用命令开始安装
和
在单独的 Ubuntu v16.04.5 新 VMWARE（来宾）中。之后，我运行以下命令来启动 H2o 无人驾驶：
我也尝试在下面的 /etc/dai/config.toml 文件中启用端口 12345 并重新启动，但仍然出现相同的问题。
我怎样才能让这个 H2o 无人驾驶工作？
h2o - 我们能看到 DriverlessAI 使用的算法列表吗？
我是 H2O DAI 的新手，我觉得这很棒。我用小样本 CSV 数据进行了几次实验，大多数时候我看到使用 GLM 和 GBM。
我们能看到 H2O DAI 提供的所有算法的完整列表吗？
我在这里看到了 H2O 开源提供的算法，但它与 H2O DAI 相同吗？
还有一个问题：有什么方法可以选择手动使用哪种算法？