Публикации по теме 'automl'
Akkio + Zapier — Блог Akkio
Наша интеграция с Zapier уже запущена, что позволяет невероятно легко добавлять ИИ в любой Zap. Akkio + Zapier — это новый мощный способ воспользоваться преимуществами машинного обучения. Вот пример подсчета новых потенциальных клиентов на лету, когда они заносятся в Google Таблицы, а затем уведомления отдела продаж в неактивном канале, когда прогнозируется, что они с высокой вероятностью конвертируются.
Сделать вашу воронку продаж более эффективной — это поверхностно — вы можете..
Правда об AutoML и науке о данных без кода.
К настоящему времени многие люди в сфере данных и аналитики слышали об автоматизированном машинном обучении (AutoML). Решения AutoML работают только с этой предпосылкой, автоматизируя конвейер машинного обучения (ML) и предоставляя готовую к производству модель в качестве выходного продукта. Звучит красиво, верно? Ну не так быстро. По мере того, как эти решения становятся все более доступными, а различные компании внедряют эти наборы инструментов в свои корпоративные рабочие процессы,..
5 вещей, которые следует учитывать, когда вы начинаете использовать AI/ML как услугу
Начните использовать AI/ML как эксперт. Следуйте этим простым рекомендациям, чтобы сделать выбор, который будет работать на вас сейчас и в будущем.
Быстрый рост ИИ Потребление ИИ готово к взлету Сообщество переворачивает угол потребления AI/ML 5 вещей, на которые стоит обратить внимание, думая о потреблении ИИ Широта предложения "Исследовать" Оценить быстро Потребляй мгновенно Настроить "Краткое содержание"
Быстрый рост ИИ
Возрождение ИИ было вызвано..
Будущее машинного обучения: тенденции, за которыми стоит следить
Привет, дружище! Я просто хочу сообщить вам, что область машинного обучения развивается невероятными темпами, часто появляются многочисленные новые открытия и захватывающие технологии. Эти разработки открыли ранее невообразимые возможности. Поэтому для компаний, групп и отдельных лиц крайне важно быть в курсе этих достижений. Получая актуальную информацию, вы можете быть уверены, что идете впереди всех и всегда разрабатываете новые и креативные концепции, которые выделят вас из толпы...
Где находится «АвтоМЛОпс»?
Машинное обучение — это весело! В последнее время движение «AutoML» набирает обороты. В основном это связано с тем, что для большинства распространенных проблем в отрасли часть моделирования в основном является решенной проблемой — возникает больше проблем, связанных с формулировкой конкретного варианта использования, управлением данными, управлением инфраструктурой модели и т. д.
Я ничего не имею против AutoML и считаю, что это отличная идея. Но когда я слышу об этом, я не могу…
AutoML с AutoKeras
Нейронные сети для проектирования нейронных сетей
Расширяется применение глубокого обучения в реальных сценариях, однако для построения модели и настройки ее для повышения точности требуется эксперт. Различные этапы машинного обучения включают
Подготовка данных Функциональная инженерия Архитектурный поиск Настройка гиперпараметров Выбор модели
Основная задача специалиста по глубокому обучению - построить эффективную нейронную архитектуру с подходящими гиперпараметрами...
🔍AutoML — Вспомогательная библиотека для инженеров машинного обучения — PyCaret🔥
Автоматизированное машинное обучение относится к использованию автоматизированных процессов и инструментов для рационализации и упрощения процесса разработки и развертывания моделей машинного обучения.
Платформы и инструменты AutoML автоматизируют различные этапы конвейера машинного обучения, такие как предварительная обработка данных, разработка функций, выбор модели, настройка гиперпараметров и оценка модели. Это помогает пользователям экономить время и силы за счет сокращения ручного..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..