Публикации по теме predictive-modeling

Публикации по теме 'predictive-modeling'

Прогнозируйте будущие продажи с помощью машинного обучения

Все отрасли стремятся производить нужное количество товаров в нужное время, но для предприятий розничной торговли этот вопрос особенно важен, поскольку им также необходимо эффективно управлять скоропортящимися товарными запасами. Слишком много элементов и слишком мало элементов — оба сценария вредны для бизнеса. (По оценкам, плохое управление запасами обходится американским ритейлерам примерно в два миллиарда долларов в год.) Бизнес-проблема Прогнозирование спроса — это процесс..

Циферблаты, настройка и пастернак: способ Tidymodels создавать и настраивать параметры модели

Три аккуратных подхода к управлению значениями параметров с примерами кодов для прогнозирования массы тела пингвина Поиск оптимальных значений может существенно улучшить модели машинного обучения. Мне нравится экспериментировать с различными значениями в процессе настройки и видеть, как мои модели становятся лучше предсказывать. Однако определение имен, диапазонов, значений и других аспектов для параметров может быть проблематичным. К счастью, библиотека dials , которая является..

Глубокое погружение в обобщенные аддитивные модели

Обобщенные аддитивные модели (GAM) заняли особое место в обширной вселенной статистического моделирования. Многие исследователи и специалисты по данным полагаются на них, потому что они гибкие и простые для понимания. В этом сообщении блога мы рассмотрим GAM, поймем, как они работают, и сравним их с другими методами моделирования. Приготовьтесь к увлекательному путешествию! Не беспокойтесь, если вы не являетесь экспертом по математике — мы позаботимся о том, чтобы все было легко..

Демистификация деревьев решений: раскрывая силу прогнозного моделирования, часть I

Введение Деревья решений надежны и являются одним из широко используемых алгоритмов ID3 в машинном обучении и анализе данных. Они обеспечивают структурированный и интуитивно понятный способ принятия решений и решения задач классификации и регрессии. Как мы увидим в этой статье, деревья решений предлагают множество преимуществ, и с помощью примеров мы поймем, как это работает. Что такое дерево решений? Деревья решений — это контролируемые алгоритмы обучения, которые можно..

Утечка данных: что это такое и почему наши системы прогнозирования выходят из строя

Утечка данных, наряду с чрезмерным/недостаточным обучением, представляет собой основную причину неудачи проектов машинного обучения, которые переходят в рабочую среду Утечка данных — это, несомненно, угроза, которая преследует специалистов по данным, независимо от уровня их трудового стажа. Это явление может коснуться каждого — даже профессионалов с многолетним опытом работы в отрасли. Вместе с чрезмерным/недостаточным оснащением это является основной причиной неудачи запуска..

Полностью подключенные сети: фундаментальная концепция глубокого обучения

Глубокое обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта, позволив машинам учиться на больших объемах данных и выполнять сложные задачи, такие как распознавание изображений, обработка естественного языка и автономное вождение. В основе глубокого обучения лежат нейронные сети, представляющие собой математические модели, вдохновленные структурой и функциями человеческого мозга. Одним из самых основных и широко используемых типов нейронных сетей является полносвязная сеть,..

Что такое прогнозная аналитика и как ее можно использовать сегодня?

Что такое прогнозная аналитика и как ее можно использовать сегодня? Чтобы увидеть будущее, вы можете положиться на два инструмента: хрустальный шар или прогнозную аналитику. Прогнозная аналитика - это способ использовать прошлое для прогнозирования будущего вашего бизнеса. Это не футурология, а точный расчет вероятностей любого сценария, основанный на обработке больших объемов данных. Этот продвинутый метод использует интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и..