Публикации по теме 'machine-learning-python'
Методы обработки несбалансированных наборов данных в машинном обучении
В динамичной среде машинного обучения данные лежат в основе каждой успешной модели. Однако реальный мир часто представляет нам наборы данных, которые далеко не сбалансированы. Несбалансированные наборы данных, характеризующиеся непропорциональным распределением классов, могут создавать серьезные проблемы для алгоритмов машинного обучения. Результирующее смещение в сторону класса большинства может привести к субоптимальной производительности модели, что делает точные прогнозы для..
Все о дереве решений
Дерево решений - это один из контролируемых алгоритмов машинного обучения, который можно использовать как для регрессионных, так и для классификационных задач, но в основном он используется для задач классификации.
Контролируемое обучение - это когда вы берете некоторые данные (в основном известные как данные обучения), которые имеют как ввод, так и вывод, и создаете функцию, которая сопоставляет ввод с выводом. Например, предположим, что у вас есть значения X (вход) и Y (выход), как в..
Почему стоит пойти на курс машинного обучения?
В современном мире такие технологии, как ИИ и машинное обучение, настолько интегрировались в жизнь людей, что невозможно представить мир без них. Согласно современному миру, за машинным обучением будущее, и это правильно. Тот факт, что все большее число предприятий внедряют методы и решения машинного обучения в свою инфраструктуру, многое говорит о многообещающем будущем машинного обучения. Количество рабочих мест в этой области растет беспрецедентными темпами.
Поэтому, если вы..
Машинное обучение стало проще: руководство для начинающих
Машинное обучение стало модным словом в современном технологическом мире. От беспилотных автомобилей до персонализированных рекомендаций на потоковых платформах — машинное обучение трансформирует различные отрасли. Но для новичков концепция машинного обучения может быть ошеломляющей. Не бойся!
В этой статье мы раскроем тайны машинного обучения и предоставим руководство для начинающих, которое поможет вам понять его основные концепции и приложения.
Итак, берите свою учебную шляпу и..
Развертывание модели машинного обучения
Введение
В настоящее время для многих организаций разработка модели недостаточна, и они требуют, чтобы разработчики понимали процесс развертывания, чтобы улучшать свои продукты. Модели машинного обучения должны быть запущены в производство, чтобы предприятия могли использовать их для принятия полезных решений. Это максимизирует их ценность. Одна из самых сложных частей эффективного использования машинного обучения — развертывание модели. В развертывании модели участвуют несколько..
Повышение потребности ИТ-аудиторов в понимании использования машинного обучения
ИТ-аудиторам необходимо понимать, как использовать машинное обучение, поскольку популярность этой технологии продолжает расти.
Машинное обучение — это область информатики, которая позволяет компьютерам учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени.
Это делает его идеальным инструментом для оптимизации различных аспектов бизнес-операций, таких как маркетинговые кампании или дизайн продукта.
По мере роста применения машинного обучения растет и спрос на..
Модель прогнозирования трафика с использованием PyTorch и NLTK
Модели прогнозирования трафика предназначены для прогнозирования моделей движения и уровней заторов в определенных областях, чтобы оптимизировать маршруты и сократить время в пути.
Чтобы разработать модель машинного обучения для прогнозирования трафика с использованием PyTorch и NLTK, мы сосредоточимся на создании текстового подхода, при котором мы анализируем текстовые данные, такие как сообщения в социальных сетях или новостные статьи, для определения моделей трафика и уровней..
