Публикации по теме 'machine-learning'
Производительность модели — Чего ожидать, когда вы ожидаете
Как обнаружить и предотвратить дрейф модели в быстро меняющемся мире
Одна из ваших целей как специалиста по данным — обучить модель, которая будет максимально точной с точки зрения желаемых показателей оценки. Таким образом, вы следуете процессу, которому вы следовали сотни раз: определяете проект, собираете и очищаете данные, выбираете алгоритм модели, предварительно обрабатываете данные, обучаете модель и, наконец, проверяете окончательную производительность на тестовом наборе (или..
Учимся ранжировать по байесовскому методу
Байесовская статистика
Учимся ранжировать по байесовскому методу
Реализуйте модель Брэдли-Терри в PyMC.
Представьте, что группа игроков соревнуется в какой-то игре один на один . Тогда возникает естественный вопрос:
Как ранжировать игроков?
Теоретически эта задача не должна быть слишком сложной — пусть они сыграют несколько игр и проверят коэффициент выигрыша игроков . К сожалению, у этого естественного подхода есть некоторые проблемы:
вы не можете сказать, означает..
Что увольнения Salesforce говорят о машинном обучении
Когда я начал работать в Salesforce в июле 2017 года, цена акций составляла около 87 долларов, а численность персонала составляла около 25 000 человек. Когда я покинул компанию в мае 2021 года, акции стоили 240 долларов, а в ней работало более 50 000 сотрудников.
Это огромный рост, но в период с 2021 по 2022 год численность персонала выросла на колоссальные 30 000 человек, даже несмотря на то, что акции упали до 130 долларов в январе этого года после того, как 2022 год начался с 250..
Понимание критериев сходства в машинном обучении
Существует более 5 широко используемых дистанционных функций.
Измерение сходства между двумя объектами вычисляется с помощью математических формул, называемых функциями расстояния.
Почти все алгоритмы машинного обучения в течение своей жизни вычисляют расстояние. kNN использует его на этапе классификации, нейронные сети используют его во время обучения, а k-means использует его на этапе кластеризации.
Метрика расстояния - один из основных вычислительных блоков, которые используются..
Как LyftLearn демократизирует распределенные вычисления с помощью Kubernetes Spark и Fugue
Введение
В предыдущем сообщении в блоге мы обсуждали инфраструктуру LyftLearn, построенную на основе Kubernetes . В этом посте мы сосредоточимся на вычислительном уровне LyftLearn и обсудим, как LyftLearn решает некоторые из основных проблем, с которыми сталкиваются специалисты по машинному обучению Lyft.
Эффективное использование вычислительных ресурсов
Болевые точки
Всегда существует компромисс между удобством пользователя и эффективным использованием ресурсов. Когда..
5 лучших книг по Python для Quant Leaners
Статистическое моделирование и машинное обучение являются двумя наиболее важными аспектами и предпосылками для того, чтобы стать количественным трейдером или аналитиком. Если вы хотите сделать карьеру в области количественных финансов, убедитесь, что вы накопили достаточно знаний в этих двух областях. Особенно, если вы планируете стать исследователем количественного трейдинга, эти методы и инструменты потребуют от вас изучения. На рынке доступно много книг, связанных с методами..
Практический подход к линейной регрессии в машинном обучении
Практический подход к линейной регрессии в машинном обучении
Практическое руководство по линейной регрессии для новичков
В предыдущем сообщении в блоге я попытался дать вам некоторое представление об основах машинного обучения. В этой статье мы начнем с нашего первого алгоритма машинного обучения, то есть линейной регрессии.
Сначала мы рассмотрим математические аспекты линейной регрессии, а затем я попытаюсь пролить свет на важные термины регрессии, такие как гипотеза и функция..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..