Публикации по теме 'predictive-modeling'


Прогнозное моделирование на основе машинного обучения для раннего обнаружения и наблюдения за эпидемиями
Ришаб Гарг 2020 год стал важным поворотным моментом в мировом здравоохранении, поскольку мир столкнулся с беспрецедентной проблемой в виде пандемии COVID-19, вызванной новым коронавирусом SARS-CoV-2. Эта пандемия подчеркнула острую необходимость в передовых инструментах и ​​методологиях для понимания, прогнозирования и управления распространением инфекционных заболеваний. Машинное обучение (МО) стало мощным инструментом, помогающим клиническим усилиям и усилиям общественного..

Прогнозирование поведения системы и предупреждение аномалий с помощью Python и машинного обучения
Машинное обучение и искусственный интеллект в последнее время были в новостях, и самое лучшее время для глубокого погружения, чем сейчас. Постановка задачи Я спросил себя: «Есть ли способ заранее предвидеть, когда серверы будут простаивать или когда среда выйдет из строя? Или, если быть более точным, есть ли способ, которым я могу оценить и предвидеть, когда произойдет следующая утечка памяти, перегрузка процессора или зависание потока, которые могут привести к отключению среды?..

Создайте и оцените прогнозную модель с помощью scikit-learn: пошаговое руководство для начинающих
Для новичков в науке о данных такие фразы, как прогнозное моделирование и оценка модели, могут показаться устрашающими. Конечно, в зависимости от модели эти термины могут означать менее или более сложные вещи. Но в этом посте я попытаюсь развеять иллюзию предполагаемой сложности этих терминов с помощью пошагового руководства по построению простой линейной регрессии (SLR) и предоставлению закуски для оценки модель с scikit-learn. Моя цель - дать вам обоим концептуальное и..

Как мы создали функцию, которая может предсказать вашего следующего клиента B2b в Dominate.Ai
Хранение / организация и работа с потенциальными клиентами - это проблема, которую пытались решить многие компании. Проблема, которой не уделяется особого внимания, заключается в том, как найти «похожую» аудиторию или вашего следующего вероятного клиента на основе того, кто ваши клиенты уже есть. Что, если бы вы могли узнать, основываясь на различных параметрах, кто будет вашим следующим клиентом? Я предлагаю здесь способ найти «похожую» аудиторию не на индивидуальном уровне, а на уровне..

Прогнозирование процента страйк-аутов MLB
Простое применение линейного моделирования в R Удар может быть нанесен тремя способами: условный удар, замах или фол. Из этих трех событий процент дуновений является единственной статистикой, которая коррелирует с процентом аутов. Таким образом, дальнейшее понимание того, как индуцируются запахи, может улучшить способ оценки кувшинов. Цель состоит в том, чтобы построить линейную модель для прогнозирования процента вычеркивания. Данные, использованные для этой модели, доступны для..

Прогнозные модели хороши настолько, насколько хороши данные, на которых они основаны
drift_pkg(distribution1, distribution2) – ›{Drift_Metric} Крупные поставщики облачных услуг также предоставляют отчеты о смещении данных в своих предложениях машинного обучения; например, монитор набора данных машинного обучения Microsoft Azure и монитор моделей Amazon Web Services SageMaker. Это полезные инструменты, но их самый большой недостаток в том, что они реактивны. Когда развернутая модель ведет себя неправильно, эти инструменты вызываются для проверки дрейфа, показывая, как..

Прогнозный анализ ситуации с Covid-19 для подробного объяснения прогнозных моделей
Глава 1 1. ВВЕДЕНИЕ Коронавирусные заболевания COVID-19 — это тип инфекционных заболеваний, вызываемых вновь обнаруженным коронавирусом. У людей, инфицированных вирусом COVID-19, наблюдаются легкие или умеренные заболевания, связанные с дыханием, и они обычно выздоравливают без необходимости какого-либо специального лечения. Пожилые люди и люди, имеющие проблемы со здоровьем, такие как диабет или респираторные заболевания, более склонны к развитию серьезных заболеваний. Чтобы..