Публикации по теме 'automl'
Сила декларативного машинного обучения: революция в организационной эффективности
Машинное обучение (ML) стало краеугольным камнем современных организаций, помогая им извлекать ценную информацию из огромных объемов данных. Однако по мере увеличения сложности моделей машинного обучения возрастает и проблема эффективного управления ими. Декларативное машинное обучение предлагает организациям мощную парадигму для эффективной разработки и развертывания моделей машинного обучения. В этом посте мы сначала рассмотрим что такое декларативное машинное обучение и углубимся в..
Урок 50 — Машинное обучение: расширенные темы в AutoML (интуиция)
Автоматизированная разработка функций
Разработка функций — это процесс создания новых функций или изменения существующих функций для повышения производительности модели машинного обучения. Этот процесс обычно выполняется вручную и требует знаний предметной области, что может занимать много времени и быть сложным.
Автоматизированная разработка признаков направлена на автоматизацию этого процесса. Это делается с помощью алгоритмов машинного обучения для выявления закономерностей и..
Обнаружение и устранение предвзятости в IBM AutoAI
Автор: Лукаш Цмеловски, доктор философии , Дорота Лончак , Пшемыслав Чуба
В моих предыдущих статьях я показал, как мы можем использовать AutoAI, чтобы легко находить лучшие модели машинного обучения. Но угадайте, что: это становится еще лучше. С этого момента вы можете использовать AutoAI для автоматической оценки моделей на предмет справедливости и устранения предвзятости.
Понятия и определения
Прежде чем мы перейдем к мельчайшим деталям, нам нужно начать с определения..
Мнение: Автоматизированное машинное обучение — ключевой инструмент для небольших новых групп специалистов по обработке и анализу данных.
Неудивительно, что наука о данных — это область, которая за последние несколько лет приобрела значительную популярность. Поскольку компании из самых разных отраслей заметили потенциальные преимущества, которые может предложить наука о данных, многие предприняли шаги для создания групп по науке о данных. Часто эти команды небольшие, и только один или два специалиста по данным нанимаются в качестве средства для снижения риска, если предоставляется небольшая ценность или ее отсутствие..
Оптимизация физического пространства — вариант использования
Традиционно лица, принимающие решения в отрасли, имели доступ к данным о распределении помещений и работали с ними. То есть информация о планируемом или ожидаемом использовании физического пространства. Технологии недавно сделали возможным более глубокое понимание точных, достоверных данных об использовании пространства в режиме реального времени за счет внедрения устройств Интернета вещей, датчиков, программного обеспечения и других технологий, а вместе с ними и возможности оптимизации..
Испытайте инструмент машинного обучения Google AutoML
Одна из тенденций в машинном обучении - это стремление к демократизации доступа, чтобы люди без доктора компьютерных наук тоже могли им пользоваться. Большинство инструментов сегодня по-прежнему требуют навыков программирования либо на Python, либо на R. На этой неделе Google объявила о выпуске в Kaggle инструмента машинного обучения под названием AutoML, который, как утверждается, не требует навыков программирования для использования. Просто перетащите. В объявлении Google..
Использование AutoML для повседневных задач
Вы когда-нибудь задумывались, можно ли парковать машину перед домом, в котором вы живете? Для меня это бесконечная история. Иногда вам просто нужно знать, когда вы едете домой, и вы не уверены, подойдет ли вам. Не беспокойтесь, пусть машина посмотрит за вас. Конечно, я пытался провести предварительное исследование, но, похоже, никто не сделал модель, классифицирующую, сколько там машин. С моими довольно ограниченными знаниями о машинном обучении я пытался найти сервис, который..
