Считается, что сложные статистические модели часто повышают точность и эффективность. Но из-за того, что результаты не поддаются интерпретации, они мало используются организациями, учреждениями и правительствами. Отсюда их название - черные ящики. Интерпретируемость модели желательна в практических мировых проблемах, где решения могут иметь огромное влияние (например, уголовное правосудие, оценка кредитных рейтингов, риски для здоровья и т. Д.). Здесь представлены новые методы, которые..

Когда вы обучаете модель машинного обучения, вы должны рассмотреть следующие шаги, чтобы повысить эффективность прогнозирования вашего классификатора: Можно ли добавить больше помеченных данных для обучения модели? Обычно модели машинного обучения работают лучше по мере увеличения размера набора данных. Если у вас есть возможность добавить больше данных (желательно разнообразных), сделайте это. Вам может быть интересно, можем ли мы продолжать добавлять больше данных, чтобы продолжать..

Примечание: эта статья первоначально появилась в моем собственном блоге по этой ссылке . Прошел почти год с тех пор, как я начал работать инженером по машинному обучению на ранней стадии стартапа. Это была поездка на американских горках, если не сказать больше. И я так многому научился за тот же период. Сегодня я подумал о том, чтобы поразмышлять над извлеченными уроками и подвести итоги в своем блоге. Список определенно не исчерпывающий, но я постарался охватить самые важные из них...

"Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic" - Arthur C.Clarke Все технологии начинались как исследовательские успехи, рождавшиеся в лабораториях учреждений, занимающихся исследованиями. Примером для неспециалиста может служить Интернет, каким мы его знаем сегодня, и миллиарды размещенных в нем веб-страниц. Первая глобальная сеть (WAN) была создана в 1960-х годах американской армией в качестве исследовательского предприятия и получила название ARPANET..

Практика науки о данных и машинного обучения была широко принята большим количеством компаний как потенциальный источник преобразования бизнес-решений и решения сложных бизнес-проблем. Но когда дело доходит до развертывания моделей машинного обучения в производственной среде, для специалистов по анализу данных и инженеров по машинному обучению становится болезненной задачей автоматическая организация всего потока науки о данных, как при традиционном жизненном цикле и процессе разработки и..

Саммит прикладного машинного обучения Изучите наш комплексный набор инструментов искусственного интеллекта с помощью информационных сессий и технических руководств. И узнайте, как можно… cloudonair.withgoogle.co Вот некоторые из моих ярких моментов с Саммита прикладного машинного обучения Google Cloud: Используйте обучение с подкреплением для оптимизации долгосрочных показателей Vertex AI для вашего полного конвейера машинного..