Публикации по теме 'model-selection'
Овладейте искусством выбора модели: подробное руководство для инженеров машинного обучения и глубокого обучения
В быстро развивающемся мире машинного обучения (МО) и глубокого обучения выбор правильной модели для конкретной задачи — это и искусство, и наука. При наличии множества доступных алгоритмов и моделей сделать правильный выбор может оказаться непростой задачей. Этот блог призван упростить этот процесс и предоставить вам инструменты и…
Что такое интерпретация модели машинного обучения?
В настоящее время, с более широким использованием моделей машинного обучения в отрасли, поиск наиболее подходящей модели является непростой задачей. Точность, точность или полнота могут не отражать полезность модели в реальном мире. Итак, чтобы найти наиболее подходящую модель, доступна новая актуальная тема под названием «Интерпретация моделей машинного обучения».
Поле «Интерпретация модели машинного обучения» — это новая горячая тема, в которой рассказывается о том, как модель..
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..