Публикации по теме 'predictions'
Расчет максимальной точности генетических признаков с помощью мысленного эксперимента
В генетике мы начинаем видеть модели классификации, которые могут предсказывать признаки и фенотипы с возрастающей точностью. Некоторые модели глубокого обучения уже достигают производительности, которая приближается или превышает теоретическую максимальную точность, которую вы можете достичь. Последнее указывает на то, что модель изучает смещение в наборе данных. Максимально достижимая точность может быть рассчитана с помощью простого мысленного эксперимента, но может дать ценную..
Введение в технику ансамбля: усиление
Ансамблевое обучение — это широко используемый и предпочтительный метод машинного обучения, в котором несколько отдельных моделей, часто называемых базовыми моделями, объединяются для создания эффективной оптимальной модели прогнозирования.
Повышение – метод ансамблевого моделирования, впервые представленный компаниями Freund и Schapire в 1997 году. Алгоритмы повышения – один из наиболее широко используемых алгоритмов на соревнованиях по науке о данных. Победители наших последних..
Прогнозируйте и анализируйте удержание сотрудников с помощью машинного обучения
1. Введение
1.2. Удержание сотрудников
Удержание сотрудников — одна из крупнейших бизнес-задач HR Analytics. Компании вкладывают большие средства в подготовку работников с учетом будущих доходов. Когда сотрудник покидает компанию, компания теряет риск случайности. Агентства массового найма особенно страдают от удержания. Краткое изложение базы данных сотрудников было взято в этой статье. Чтобы прогнозировать вероятность текучести любого нового сотрудника и одновременно..
Прогнозирование инсульта с использованием машинного обучения
Оля, у меня есть подруга, которая всегда здоровается на другом языке, когда я ей звоню. Возвращаясь к основной теме, я изучаю машинное обучение с прошлого года, и мой! это была поездка. После этого я пришел к выводу, что все не так просто. Перед тем, как начать мл-проект, я открываю около 10 вкладок, потому что вам нужно много читать и собирать информацию, прежде чем вы закончите (может быть, это только я, хахаха)
В этом посте цель состоит в том, чтобы предсказать инсульт на основе..
Прогноз на будущее искусственного интеллекта
О будущем искусственного интеллекта (ИИ) можно только догадываться. Вот несколько вещей, которые, по моему мнению, могут произойти в мире ИИ в будущем:
Это совершенно ненаучные прогнозы
Роботы с искусственным интеллектом станут идеальными социальными животными: благодаря своим продвинутым социальным навыкам и бесконечному запасу остроумных подшучиваний роботы с искусственным интеллектом станут душой компании. Они никогда не уйдут раньше времени, и им всегда будет что рассказать...
Объяснение моих моделей машинного обучения с использованием SHAP
Сделайте модели черного ящика более правдоподобными
Одной из проблем, с которой сталкиваются специалисты по данным в любой отрасли, является информирование о результатах решения данных. Даже если решение для данных всегда привлекательно, неспособность общаться менее технически является ключом к неудаче для специалиста по данным в любой отрасли.
Нерассказанная история о том, что «внутри» решения для данных означает, что человек без данных не может полностью доверять данным. Люди..
Линейная регрессия с TensorFlow
Линейная регрессия относится к широкой категории контролируемого обучения и представляет собой простой и часто используемый алгоритм машинного обучения (ML). Таким образом, это хорошая отправная точка для иллюстрации того, как TensorFlow можно использовать в приложениях ML. В этом посте мы сначала обобщим краеугольные камни линейной регрессии, а затем рассмотрим ее реализацию Tensorflow.
Линейная регрессия: теория
Линейная регрессия моделирует отношение независимых и зависимых..
