Публикации по теме 'ml-so-good'


Извлечение значения ($) из матрицы путаницы
Матрица путаницы — это тип таблицы непредвиденных обстоятельств , используемой либо для обобщения , либо для визуализации производительности . em>о машинном обучении Модели классификации . Он определяет, насколько хорошо (или плохо) работает алгоритм в классификационных задачах, и имеет основополагающее значение для получения таких показателей производительности, как точность , отзыв , Точность , Специфичность , а также кривые AUC и ROC . Но как извлечь ценность (в..
Руководство для начинающих по созданию и развертыванию контейнера для вашей модели ML
Наука о данных/развертывание Руководство для начинающих по созданию и развертыванию контейнера для вашей модели ML Веб-приложение, созданное с использованием Streamlit и развернутое на Heroku. Контейнеризация обсуждалась в моей предыдущей статье. Теперь давайте попрактикуемся. Мы будем развертывать модель машинного обучения под названием House Hunter. Это веб-приложение для прогнозирования цен на жилье, созданное с использованием Streamlit. Различные шаги, связанные с..
Навигация по кластеризации временных рядов
Кластерный анализ, или более известный как кластеризация, тесно связан с областью социальных наук. Впервые он возник в области антропологии, а затем был введен в психологию Робертом Тайроном ¹. С тех пор она превратилась в область, охватывающую математическую строгость. Основная цель кластерного анализа состоит в том, чтобы разделить и классифицировать объекты по различным группам, что сложнее, чем кажется на самом деле. Это потому, что алгоритм не понимает, что такое «похожее», а..
Мой опыт интервью по науке о данных
Импровизированное интервью по науке о данных с Сайедом Датским | Технические вопросы с ответами, отзывами и советами Недавно я давал интервью на позицию Data Scientist. Интервью было фиктивным, но оно довольно точно имитировало настоящее — рассчитано по времени и включало в себя кейс-стади. Его сделал Сайед Даниш, опытный специалист по обработке данных, специализирующийся на обработке естественного языка. Интервью прошло хорошо, и я поделился им с парой своих друзей. Но потом я..
Выбор признаков для классификации с использованием глубокого обучения с подкреплением
Обзор методов выбора признаков: традиционные методы vs. методы ДХО Я открываю серию обзоров, чтобы помочь ученым/студентам собирать исследовательские идеи. В этой серии я рассмотрю тему исследования, а затем изложу мотивы, связанные работы, методы и…
Создание модели рекомендаций по новостям с использованием Python, BERT и FAISS
В этой статье я покажу, как построить модель рекомендации новостей на основе темы, мы будем использовать набор данных Microsoft News (MIND) для экспериментов. Предлагаемое решение Предлагаемое решение основано на рекомендациях на уровне контента, это означает, что я не буду учитывать совместные рекомендации (читатели, которые…
Хостинг мероприятий AWS Deep Racer — Виртуальные гонки
Это вторая часть моей серии из трех статей об AWS Deep Racer. Если вы попали прямо сюда, первую часть серии можно посмотреть здесь , и в основном она посвящена настройке AWS Deep Racer в одной учетной записи AWS с использованием многопользовательского режима. Я бы порекомендовал вам сначала прочитать это, а затем вернуться к чтению о виртуальных гонках. Как только ваши участники получат доступ к AWS Deep Racer, вы захотите создать гонку, в которой они смогут принять участие, чтобы..