AutoML Natural Language использует машинное обучение для анализа структуры и значения документов. Вы обучаете пользовательскую модель машинного обучения для классификации документов, извлечения информации или понимания настроений авторов. Модель классификации анализирует документ и возвращает список категорий содержания, применимых к тексту, найденному в документе. Модель извлечения сущностей проверяет документ на предмет известных сущностей, на которые есть ссылки в документе, и..

Ни для кого не секрет, что методы машинного обучения сильно зависят от качества данных, которые они получают на входе. Если вы думаете о машинном обучении как о производственном процессе, то чем выше качество входных данных, тем выше вероятность того, что конечный продукт также будет высокого качества. Эти отношения представляют собой большую проблему для аналитических команд, когда дело доходит до выяснения правильных данных для решения бизнес-задач. Этим командам необходимо..

AutoML: использование TPOT в кино Обзор Цель этой статьи - подробно рассказать о моем исследовании TPOT, автоматизированного инструмента машинного обучения. Сначала я кратко представлю концепцию autoML. Затем я дам обзор инструмента TPOT. Поняв основную информацию, мы перейдем к сценарию рекомендаций по фильму. Я расскажу о проблеме, данных, реализации TPOT в нашем сценарии и результатах, полученных из сценария. Наконец, я представлю некоторый анализ TPOT в качестве инструмента и..