Публикации по теме 'machine-learning-tools'


Машинное обучение на периферии - μML
Начните работу с периферийным ИИ Определение пограничного устройства может сильно варьироваться от приложения к приложению, и оно включает устройства, начиная от умных часов и заканчивая беспилотными автомобилями и всем, что между ними. В настоящее время крайние устройства с наибольшим количеством номеров, которые также имеют подключение к сети, скорее всего, это смартфон. Появляется все больше и больше других устройств с небольшими MCU (микроконтроллерами), которые не подключены к..

Что такое K-кратная перекрестная проверка?
Допустим, вы обучили модель машинного обучения. Теперь вам нужно выяснить, насколько хорошо работает эта модель. Достаточно ли он точен для использования? Как она по сравнению с другой моделью? Есть несколько методов оценки, чтобы определить это. Один из таких методов называется K-кратной перекрестной проверкой. Перекрестная проверка — это метод оценки, используемый в машинном обучении, чтобы выяснить, насколько хорошо ваша модель машинного обучения может предсказать результаты..

Я ценю эту доходчиво написанную статью.
Я ценю эту доходчиво написанную статью. Он дает необходимую информацию в сжатой форме об «Анализе моделей машинного обучения». Большое спасибо.

Что такое машинное обучение?
Что такое машинное обучение? Машинное обучение - это метод анализа данных, автоматизирующий построение аналитических моделей. Это ветвь искусственного интеллекта , основанная на идее, что системы могут учиться на данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека. Почему так важно машинное обучение? Итеративный аспект машинного обучения важен, потому что по мере того, как модели подвергаются воздействию новых данных, они могут..

ML: кривая ROC, F1-Score, точность, выбор лучших показателей
90% точность не достигает цели Позвольте мне рассказать вам историю стажера-специалиста по данным, который был счастлив использовать алгоритмы машинного обучения на реальных данных после года изучения набора данных Iris, сравнения Sepal.length и Petal.width. Этому стажеру было поручено его первое задание в новой компании. На основе данных о просмотре спрогнозируйте вероятность того, что посетитель вернется на веб-сайт в течение дня. Цель этого прогноза заключалась в том, чтобы..