Итак, вы хотите написать «Data Scientist» в своем профиле LinkedIn? Что ж, эта статья даст вам «Стратегию» о том, «как начать проект по науке о данных» и несколько ссылок, с которых можно начать. Но подождите, прежде чем начать, вы знаете, что наука о данных — это гораздо больше, чем просто использование крутых алгоритмов машинного обучения, верно? Я прочитал много статей в Интернете, прежде чем начать свой первый проект по науке о данных, и все они в значительной степени говорили,..

Все говорят о машинном обучении, построении моделей, точности моделей, метриках и т. д. Но со всеми моделями, которые вы строите, что вы собираетесь с этим делать? Где вы будете его развертывать? как вы будете тестировать его с разными входными параметрами? Один из простых способов сделать это — через Microsoft Azure ML Studio. Шаг 1. Создайте модель и проверьте ее точность Точность Шаг 2. Нажмите на выборочную веб-службу, а затем на предиктивную веб-службу..

В этой статье на очень высоком уровне обсуждается, что такое машинное обучение, различные этапы построения модели машинного обучения и ее развертывания. Эта статья предназначена для тех, кто хочет начать с машинного обучения, или для тех, кто ищет сквозное представление. Что такое машинное обучение? Машинное обучение - это способность компьютеров учиться на данных и применять это обучение без вмешательства человека. Другими словами, это способность извлекать уроки из прошлого опыта или..