Публикации по теме 'ml-model'
Почему сложно реализовать бизнес-ценность машинного обучения?
Вы думали, что модели машинного обучения так хороши в прогнозировании, кластеризации данных, регрессии, классификации данных, построении систем рекомендаций и т. д., но
почему сложно реализовать на уровне бизнес-аналитики?!!
почему сложно в больших масштабах?!!…..
Итак, съемки здесь:
мы ставим его в точку, чтобы он учитывал все причины.
Доступность данных и доступность
Наличие необработанных данных необходимо компаниям для внедрения машинного обучения. нам нужны были..
Точность против отзыва — Основные метрики в машинном обучении
В машинном обучении точность и полнота — это метрики, используемые для оценки того, насколько хорошо работает модель. В этой статье подробно объясняется, что они из себя представляют.
В машинном обучении точность и полнота — это метрики, используемые для оценки того, насколько хорошо работает модель. В этой статье объясняется, что они из себя представляют, и даются ответы на популярный вопрос точность или полнота .
Мы рассмотрим, как вычислить точность и полноту. Мы также обсудим..
Неверные предположения в модели машинного обучения.
Неправильные предположения — частая причина ошибок в моделях машинного обучения. Эти предположения могут быть сделаны как программистом, так и пользователем модели. Они могут привести к переобучению, недообучению и плохому обобщению . Существует три распространенных ложных предположения о моделях машинного обучения: что данные всегда линейны , что данные всегда однородны и что данные всегда стационарны . Ложное предположение – это то, что считается истинным, но на самом деле не..
Проверка заявок ДонорыВыбрать набор данных
Введение :
DonorsChoose.org предоставляет средства на школьные проекты. Когда он получает проектные предложения, добровольцы вручную проверяют каждую заявку, прежде чем она будет одобрена для размещения на веб-сайте DonorsChoose.org.
Но по мере того, как количество проектных предложений увеличивается, требуются ресурсы для проверки 500 000 проектов. Цель этого состоит в том, чтобы предсказать, будет ли одобрено проектное предложение DonorsChoose.org, представленное учителем,..
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..