Публикации по теме automl

Публикации по теме 'automl'

Прогноз цен на жилье в Париже с использованием машинного обучения

Концепция: Процесс анализа данных и машинного обучения включает в себя несколько важных этапов, включая очистку данных, выбор признаков, моделирование и интерпретируемость. Эти этапы повторяются и взаимозависимы, и каждый из них играет решающую роль в достижении точных и надежных результатов. Первым шагом в этом процессе является очистка данных, которая включает в себя выявление и обработку отсутствующих значений, выбросов и несоответствий в наборе данных. Цель этого шага —..

Машинное обучение с низким кодом от Pycaret

Эта статья посвящена AutoML. Эта статья посвящена машинному обучению с низким кодом с использованием платформы Pycaret. это действительно популярный, но удобный фреймворк, с помощью которого, не фокусируясь явно на кодировании, он помогает нам больше сосредоточиться на данных и их выводах. В этой статье я расскажу больше об AutoML и реализации Pycaret с использованием набора данных о доходах переписи населения, поддерживаемого Pycaret. Давайте начнем:) Что такое AutoML и почему..

Знакомство с таблицами GCP BigQuery ML и AutoML с большими данными Covid19

Сейчас все и их мамы занимаются машинным обучением. А с такими инструментами, как BigQuery ML и AutoML Google Cloud Platform, вам даже не нужно просеивать записные книжки Python-Numpy-Scikit-TF-Keras-BlahTorch-Pandas других экспертов по машинному обучению в поисках вдохновения, пока Python не вырвется. длинная трассировка стека ошибок, потому что какой-то API или зависимость изменились, что сломало все остальное (хотя многие из нас все равно будут делать это независимо), с BigQuery..

Сколько сока в ваших данных?

Теоретико-информационный ответ, применяемый к Kaggle с помощью кода 97%. Согласно Gartner, это процент данных, которые организации не используют, составляя так называемые темные данные . Данные обошли нефть как самый ценный ресурс в мире, но почти все они по-прежнему не используются организациями. По оценкам Gartner, 87% организаций имеют «низкую зрелость в области бизнес-аналитики и бизнес-аналитики». Возможное объяснение этого парадокса состоит в том, что не все данные..

AutoML с FLAML

Автоматизированное машинное обучение, также называемое AutoML или Automated ML , представляет собой процесс автоматизации задач применения машинного обучения к реальным проблемам. AutoML потенциально включает в себя все этапы, начиная с необработанного набора данных и заканчивая созданием модели машинного обучения, готовой к развертыванию. Это позволяет специалистам по обработке и анализу данных, аналитикам и разработчикам создавать модели машинного обучения с высокой..

Мета-обучение: учимся учиться

Хотя искусственный интеллект и машинное обучение в настоящее время чрезвычайно популярны, применение машинного обучения к реальным проблемам остается очень сложной задачей. Специалистам по данным необходимо оценивать различные алгоритмы обучения и настраивать их многочисленные параметры на основе своих предположений и опыта в соответствии с конкретными проблемами и наборами обучающих данных. Это долгая, утомительная и дорогостоящая задача. Мета-обучение - это недавний метод,..

Wind Mull - обнаружение ветряных турбин на аэрофотоснимках с помощью Google Cloud AutoML Vision и MapBox

Почему Wind Mull? Я масштабировал / панорамировал карту, исследуя Аэрофотоснимки MapBox , любуясь нашей зеленой планетой. Я думал о поездках, которые я совершил по Среднему Западу США, и о том, как большие группы ветряных электростанций появляются с дороги. Они были невероятно красивы ночью с их синхронными вспышками света. Затем я начал приближаться к области карты с ветряной электростанцией и увидел турбины в довольно хорошем разрешении на карте и подумал: Было бы здорово, если бы я..