IT-МИР. ПОМОЩЬ В IT-МИРЕ. BLOCKCHAIN. WEB 3.0
BLOCKCHAIN. ОБУЧЕНИЕ И УСЛУГИ IT-ТЕХНОЛОГИЯМ. WEB 3.0
Посмотрим правде в глаза: никому не нравится забывать. Все мы расстраиваемся, когда не можем вспомнить, где оставили ключи или как зовут коллегу, с которым вы случайно встретились. Однако забывчивость — это неотъемлемая черта человека: на самом деле, нам повезло, что мы умеем забывать. Для людей забывание — это больше, чем просто неспособность что-то вспомнить: ПОДРОБНЕЕ
Деревья решений являются классом очень эффективной модели машинного обучения, позволяющей получить высокую точность в решении многих задач, сохраняя при этом высокий уровень интерпретации. Четкость представления информации делает деревья решений особенными среди других моделей машинного обучения. Освоенные деревом решений «знания» напрямую формируются в иерархическую структуру, которая хранит и представляет знания в ПОДРОБНЕЕ
Предыдущая часть: Часть 1 Очистка данных В любом проекте приходится заниматься «чисткой данных». К следующему этапу можно переходить только после приведения в порядок ваших данных. Чаще всего пропущенные данные просто добавляют. Вы можете дополнить недостающие данные разными способами: по моде, среднему значению или медиане. Пробуйте разные способы и выбирайте наиболее ПОДРОБНЕЕ
По мере того, как машинное обучение всё больше внедряют в бизнес-процессы, жизненно важным становится наличие инструмента, который позволяет быстро решать поставленные задачи. Зачастую в качестве такого инструмента выбирают Python. Поэтому, я считаю руководство по Python для машинного обучения будет действительно полезным. Введение. Машинное обучение с помощью Python Итак, почему Python? По ПОДРОБНЕЕ
Несколько расплывчатый термин “исследование операций” был придуман в Первую мировую войну. Британские военные собрали группу ученых для распределения недостаточных ресурсов — например, еды, медикаментов, оружия, войск и т.д. — наиболее эффективным способом между различными военными операциями. Таким образом, термин “операции” происходит из “военных операций”. Вычисление военных операций было успешным, и в университетах в 40-ых ПОДРОБНЕЕ
Фундаментальная сегментация моделей машинного обучения Все модели машинного обучения разделяются на обучение с учителем (supervised) и без учителя (unsupervised). В первую категорию входят регрессионная и классификационная модели. Рассмотрим значения этих терминов и входящие в эти категории модели. Обучение с учителем Представляет собой изучение функции, которая преобразует входные данные в выходные ПОДРОБНЕЕ
Как можно о вине сказать, что оно острое, резкое, яркое или плотное? Описания вин (особенно те, которые делают сомелье) часто состоят из как будто бы случайно собранных прилагательных, и это может запутать любителя. Раньше, когда я работал в винном магазине, видел сам, как такие описания приводят к недопониманию. Как покупатель ПОДРОБНЕЕ
В статье вы узнаете, как разворачивать модели машинного обучения и составлять прогнозы при помощи любого языка программирования, который вам нравится. Конечно, за основу вы можете взять Python или же генерировать прогнозы напрямую внутри Android-приложения на Java или Kotlin. Также вы можете использовать свою модель в веб-приложении. Вариантов бесконечное множество. Чтобы ПОДРОБНЕЕ
Часть 1, Часть 2, Часть 3 Бета-распределение — это распределение вероятностей по вероятностям. Мы можем использовать его для моделирования вероятностей: рейтинг кликов вашей рекламы, коэффициент конверсии клиентов, фактически купивших что-то на вашем сайте, насколько вероятно, что посетители поставят лайки в вашем блоге, насколько вероятно избрание Трампа на второй срок, 5-летний прогноз выживания ПОДРОБНЕЕ
Часть 1, Часть 2, Часть 3 Зачем кто-то вообще изобрел байесовский вывод? Чтобы обновлять вероятность по мере поступления новых данных. Суть байесовского вывода в том, чтобы объединить два разных распределения (вероятности и априорное) в более “умное” (апостериорное). Апостериорное умнее в том смысле, что классический метод максимального правдоподобия не принимает в ПОДРОБНЕЕ