Публикации по теме 'modeling'


Network Science Series 004. Случайные сетевые модели.
Случайные сети незаменимы в качестве точки сравнения при исследовании сложных реальных сетей. В конечном счете, мы можем понять свойства сети, которые обусловлены исключительно случайностью, а не конкретными предопределенными отношениями или механизмами. Оглавление 1. Модель Эрдёша–Реньи (МО) 2. Модель Барабаши–Альберта (BA) 3. Модель Уоттса-Строгаца (WS) 1. Модель Эрдёша – Реньи (ER) Классическая модель случайных сетей названа в честь двух математиков, Пала Эрдёша..
Делаем правильный выбор: предварительно обученные модели против пользовательских моделей
Предварительно обученные модели из публичных библиотек стали благом для сообщества машинного обучения, позволяя разработчикам и исследователям экономить время и ресурсы за счет использования моделей, обученных на больших наборах данных. Однако может возникнуть путаница при принятии решения об использовании предварительно обученной модели или обучении пользовательской модели с нуля. В этой статье дается некоторое представление о том, когда имеет смысл обучать пользовательскую модель...
Молекулярное моделирование с использованием машинного обучения, часть 2
В этом посте я расскажу о процессе разработки модели, используемой в молекулярном моделировании, от базовой до современной. Это вторая часть серии статей об использовании машинного обучения для молекулярного моделирования. Она относительно самодостаточна, если вы не читали первую часть . Мы разработаем модель, которая аппроксимирует потенциал, используемый в молекулярном моделировании. Мы начнем с самой простой из возможных моделей и шаг за шагом будем рассуждать об основах..
Кейс по рекомендации категории Elo Merchant
Автор: Гурав Ратор Введение Elo — один из крупнейших внутренних брендов дебетовых и кредитных карт в Бразилии. В феврале 2019 года на Kaggle был организован конкурс Рекомендации по категориям для продавцов Elo . Elo хотела предоставлять скидки и предложения держателям карт, для чего она сотрудничала с продавцами. Но Elo не хотел, чтобы эти скидки и предложения были случайными, а были специально персонализированы для каждого держателя карты в зависимости от его предпочтений,..
Обучение моделям для специалистов, не занимающихся данными
Цель этой статьи — познакомить вас с очень важной концепцией в мире машинного обучения — обучением моделям. Я дам широкое описание концепции обучения и конкретизирую в некоторых других статьях в будущем. Если вы новичок в машинном обучении или просто интересуетесь им, это для вас. Примечание . В этой статье основное внимание уделяется параметризованному обучению с учителем, которое более распространено. Кроме того, я стараюсь быть максимально абстрактным до самого последнего..
Жизненный цикл модели машинного обучения
Так что же такое жизненный цикл? В общих чертах, это процесс, который содержит все с самого начала и до конца. С точки зрения машинного обучения жизненный цикл модели — это циклический процесс создания эффективной модели машинного обучения. Основная цель этого жизненного цикла — найти решение проблемы, предоставляя машинам интеллект с помощью различных методов. Определение проблемы . Как мы видели ранее, основная цель модели машинного обучения — найти решение проблемы, которое..
От конкуренции к производству: развертывание модели машинного обучения в Azure
Архитектура для развертывания модели в Azure При создании моделей машинного обучения большое внимание уделяется достижению максимальной точности. Эти предполагаемые точные модели не представляют ценности до тех пор, пока они не развернуты в реальности для решения проблем. Большинство соревнований на платформах Kaggle и Zindi ориентированы на борьбу за максимальную точность. Я участвовал в AirQo Ugandan Air Quality Forecast Challenge , чтобы предсказать будущий уровень качества..