Обучение, валидация и тестирование разделов на производительность вне рабочего времени требуют планирования и обдумывания Цель машинного обучения с учителем - классифицировать немаркированные данные. Мы хотим, чтобы алгоритмы сообщали нам, совершит ли заемщик дефолт, покупатель совершит покупку, изображение содержит кошку, собаку, злокачественную опухоль или доброкачественный полип. Алгоритмы учатся делать эти классификации с использованием помеченных данных, то есть данных, в..

Я читал ветку Reddit, в которой OP обратился за помощью в прогнозировании некоторых показателей производительности в будние дни в наборе данных. Машинное обучение позволяет сделать это несколькими способами. Это область прогнозирования временных рядов. Это можно сделать двумя основными способами. Во-первых, вы можете использовать нейронные сети, такие как LSTM. Которая берет последовательность данных и предсказывает следующее временное окно. Второй - использовать методы из мира..

TL; DR wAgEr прогнозирует процентные ставки с использованием методов ML, которые помогают фермерам / трейдерам приносить прибыль. Проект намерен стать частью рынка прогнозирования и стать строительным блоком в экосистеме DeFi. Заявление об ограничении ответственности: в этой статье предполагается, что читатель знаком с денежными рынками и DeFi. Подробное вступление можно найти здесь . Обратите внимание, что статья не должна рассматриваться как инвестиционный совет. Основные..

Более половины общих затрат, которые несут логистические и дистрибьюторские компании, приходится на оказание услуг первой мили, управление запасами, планирование спроса и услуги последней мили. Таким образом, логистические компании всегда стремились сократить расходы за счет ускорения процесса транспортировки и распределения и обеспечения его надежности и эффективности. С быстрым развитием данных, искусственного интеллекта, облачных платформ и ускоренной оцифровкой логистической отрасли мы..

Хао, Чжэн ДжиПэн, Лю Наннан, Лу Оглавление «1. Введение" 1.1 Предыстория исследования 1.2 Приложения для интеллектуального анализа данных 1.2.1 Интеллектуальный анализ данных 1.2.2 Обзор литературы по приложениям для интеллектуального анализа данных 1.3 Метод регрессии для прогнозирования временных рядов 1.3.1 Введение регрессии 1.3.2 Методы регрессии 2. Методология 2.1 Блок-схема системы 2.2 Введение в модель блок-схемы..