Публикации по теме 'predictions'


Прогноз кредита — линейная регрессия
2-я неделя курса «Глубокое обучение от нуля до GAN с PyTorch» — дополнительная задача Вот ссылка на отправку задания на расширение Бонусная часть работы со вторым заданием заключалась в том, чтобы увидеть, можете ли вы применить ту же методологию к набору данных по вашему выбору. Я нашел набор данных прогнозирования кредита на Kaggle — здесь . Было сложно загрузить его прямо из Kaggle, поэтому я загрузил файл csv на свой github. Первая проблема, с которой я столкнулся,..
Технологические прогнозы на 2025 год от Google Cloud Next ’22
На прошлой неделе во время Google Next ’22 Google поделился несколькими прогнозами на следующие 3 года. 2 из тех, что попали в топ-10, действительно выделялись для меня. Google Cloud прогнозирует, что искусственный интеллект и машинное обучение станут основным фактором улучшения повседневной работы в течение следующих трех лет. Информационные системы и приложения смогут ускорить наши повседневные задачи и сократить требуемые человеческие усилия, предоставляя полезную информацию и..
Постройте и сравните 3 модели - Прогноз настроения НЛП
Предсказание настроений с помощью 3 алгоритмов с нуля - для начинающих. Постройте и сравните 3 модели - Прогнозирование НЛП Обработка естественного языка на Python (Jupyter)! Этот проект был создан с целью изучить и понять, как различные алгоритмы классификации работают в модели обработки естественного языка. Обработка естественного языка, которую я теперь буду называть НЛП, - это ветвь машинного обучения, которая фокусируется на том, чтобы позволить компьютерам интерпретировать и..
Использование регрессии K-ближайших соседей для прогнозирования цены автомобиля
Справочная информация о наборе данных Набор данных, используемый для этого проекта, был собран из UCI Machine Learning Repository . На их веб-сайте есть множество других наборов открытых данных, от небольших до крупных, для проектов машинного обучения. Наш набор данных об автомобилях содержит информацию об автомобилях. Что касается наблюдений, размер данных относительно невелик: 205 наблюдений и 26 столбцов. Информация об этом наборе данных была собрана с 1985 . Он..
Прогнозирование временных рядов с помощью LSTM и Prophet: прогнозируйте рабочую нагрузку электронной почты
Прогнозирование временных рядов с помощью LSTM и Prophet Прогнозируйте нагрузку на электронную почту Прогнозирование временных рядов предлагает фантастическую площадку для тестирования алгоритмов анализа данных. В конце концов, как было бы здорово, если бы можно было предсказывать будущее? Типичными наборами данных, которые используются для демонстрации алгоритмов прогнозирования, являются биржевые диаграммы, данные о продажах и метеорологические данные. Здесь мы попробуем кое-что,..
Предсказать скачки, чтобы выиграть 1 миллиард долларов
Лошади действительно непредсказуемые животные? Уильям Бентер заработал почти 1 миллиард долларов, используя программное обеспечение и алгоритмы, которые он создал. Поэтому сегодня давайте посмотрим, сможем ли мы стать следующим Уильямом Бентером, используя машинное обучение для предсказания победителя гонки. Отказ от ответственности . Эта статья носит исключительно образовательный характер и не должна рассматриваться как профессиональный совет по инвестициям или ставкам. Судя по..
Прогнозирование популярности песни на мандаринском диалекте на Spotify  —  Часть 2
Теперь исследование данных и разработка признаков завершены. Наконец-то мы можем приступить к обучению нашего набора данных. Если вы еще не ознакомились с первой частью этого проекта, вот ссылка . Выбор модели Выбор подходящей модели машинного обучения всегда был сложной темой. Во-первых, нам нужно понять, какой тип моделей мы используем. Этот проект использует помеченные наборы данных для прогнозирования результатов, что по определению представляет собой контролируемое машинное..