Публикации по теме 'ml-so-good'
Прогнозирование временных рядов с учетом праздников с FBProphet
FBProphet — проверенная библиотека для проекта прогнозирования временных рядов. Некоторые из его преимуществ по сравнению с другими библиотеками прогнозирования временных рядов включают:
Может соответствовать сезонным данным, будь то годовые, месячные, еженедельные или даже ежедневные. Может хорошо обрабатывать выбросы и отсутствующие данные. Легко добавлять специальные дни, такие как праздники и определенные пользователем даты, которые будут учитываться в процессе обучения. Может..
ANCOVA (анализ ковариации) — Краткий обзор
Введение
Когда мы смешиваем ANOVA и регрессию, мы сталкиваемся с ANCOVA, который дает нам дополнительную информацию, рассматривая одну независимую переменную за раз, не подвергаясь влиянию других переменных.
Это можно пояснить на следующем примере. Мы хотели бы выяснить, какое упражнение из трех, а именно бег трусцой, бег и ходьба, приводит к самой быстрой потере веса. Обычный ANOVA может легко сказать нам, какой из них работает хорошо. Однако, если мы хотим выйти за рамки этих трех..
ML-машина опорных векторов
Часть 2
В прошлый раз мы рассмотрели общую идею SVM. Во второй части мы рассмотрим метод под названием «Трюк с ядром».
В части 1 я уже упоминал, что мы используем трюки ядра в нелинейной ситуации. Без использования трюка с ядром SVM не работает с нелинейными примерами. Давайте посмотрим.
Мы видим, что мы не можем разделить две категории, используя линейную границу решения. По сути, приемы, которые мы использовали в части 1, нельзя применить к нелинейной выборке данных. Почему?..
Как заниматься машинным обучением: шесть шагов для решения каждой проблемы
Введение
Машинное обучение — это сложно. Это одна из самых сложных и сложных областей информатики. Но это также и одна из самых полезных вещей, потому что вы можете делать удивительные вещи, когда делаете это правильно. Каждая проблема уникальна, и не существует универсального средства, которое всегда будет работать. Но несколько строительных блоков не меняются, какую бы проблему вы ни пытались решить. В этой записи блога я поделюсь своим процессом машинного обучения: шесть шагов,..
Практический пример: Apache Airflow как управляемое устройство
Мы делаем ставку на то, что наши клиенты будут продавать наше программное обеспечение в своей собственной инфраструктуре, а не создавать более традиционную платформу SaaS. Редактика — это все, что связано с управлением данными: в первую очередь конвейерная обработка данных с удалением PII для тестовых и демонстрационных сред (включая машинное обучение, аналитику и т. д.), доставка данных заинтересованным сторонам, миграция базы данных/пробный запуск схемы, уничтожение данных и т. д...
Гуманитарные науки сделают вас лучше в машинном обучении
Любой, кто говорит вам обратное, должен быть проигнорирован
Как человек, вовлеченный в образовательное пространство, мне нравится следить за дискуссиями вокруг пространства. В последнее время одна из самых больших дискуссий в Интернете была о требованиях к окончанию колледжа. В частности, дискуссия сосредоточена вокруг того, есть ли для инженера какая-либо польза от изучения таких вещей, как философия, писательство и экономика. Как и в большинстве интернет-дебатов, здесь есть несколько..
ШУМ «Искусственный интеллект и машинное обучение»
« Безусловно, самая большая опасность искусственного интеллекта заключается в том, что люди слишком рано приходят к выводу, что понимают его ». — Элиэзер Юдковски.
Поскольку ИИ и области, связанные с ИИ, находятся в центре внимания, многие люди мечтают войти в эту область. Глубина ИИ уменьшилась из-за множества хороших и простых библиотек, но в то же время он быстро продвигается вперед в технологиях. Прежде чем погрузиться в это великолепное море возможностей, следует подумать о..
