Публикации по теме 'predictive-modeling'


Разработка прогностической контролируемой модели машинного обучения для сахарного диабета 2 типа
Вызов: Сахарный диабет 2 типа — хроническое заболевание, связанное с серьезными осложнениями и сопутствующей патологией и значительными затратами. Ожидается, что число людей с сахарным диабетом увеличится на 40% в следующем десятилетии из-за увеличения продолжительности жизни, старения населения и развития сектора здравоохранения. Решение: Диагностика СД может проводиться либо вручную практикующим врачом, либо с помощью автоматического устройства. Любая из этих форм измерения DM..
Что нужно иметь в виду, чтобы успешно построить хорошую модель машинного обучения
В предыдущем посте Основы машинного обучения мы рассказали, что именно означает машинное обучение и какие типы моделей мы можем получить, не говоря уже о том, какие существуют методы обучения. На этом занятии мы сосредоточимся конкретно на моделировании с учителем и изучим моменты, которые мы должны признать, чтобы разработать хорошую модель. 1. Определение разработки модели Как мы узнали ранее, #DAVinCI LABS — это решение, которое автоматизирует и оптимизирует разработку модели..
Логистическая регрессия с использованием машинного обучения Spark
В этом посте я покажу, как вы можете использовать библиотеки машинного обучения Apache Spark для выполнения бинарной классификации с использованием логистической регрессии. Набор данных, который я использую для этой демонстрации, взят из курса машинного обучения Эндрю Нг на Coursera . Давайте предположим сценарий в классе, где учащиеся сдают три экзамена, чтобы сдать класс. В наборе данных есть исторические данные о студентах с их баллами на первых двух экзаменах и столбец меток,..
Наземный контроль майору Тому
Модель была готова к развертыванию, но в течение последних двух лет откладывалась. Клиент переживает трансформацию ИТ. Возникает вопрос: стоила ли разработка модели затраченных усилий или можно было подождать, пока трансформация не будет завершена? Должен ли клиент взаимодействовать с нами только после того, как его трансформация завершена? Короткий ответ — однозначно нет. И вот почему – Организации часто не осознают преимуществ, возникающих на протяжении жизненного цикла..
Процесс машинного обучения
Как мы обучаем модели машинного обучения? Машинное обучение — это область искусственного интеллекта . С помощью алгоритмов, статистических моделей и «известного» набора данных машинное обучение обучает компьютерную систему делать прогнозы, находить аномалии и группировать аналогичные образцы данных для создания прогнозных моделей , которые будут использоваться с набором «неизвестные» данные . С помощью алгоритмов машинного обучения Netflix научил свою систему распознавать..
Проектирование элементов с использованием геопространственных данных: прогнозирование продолжительности поездки в такси Нью-Йорка
В последнее время популярность данных о мобильности резко возросла из-за COVID-19, поэтому я хотел поработать над проблемой прогнозирования, связанной с геопространственными данными. Я решил заняться конкурсом NYC Cab Trip Duration Kaggle , цель которого - предсказать продолжительность поездки на такси Нью-Йорка, учитывая в первую очередь геопространственные и временные особенности. Используя модель LightGBM, я смог получить оценку RMSLE 0,38109, что поставило бы меня на позицию # 177 из..
k Ближайшие соседи (kNN) в машинном обучении
k Ближайшие соседи ( k NN) - один из фундаментальных алгоритмов контролируемого машинного обучения. k NN придерживается философии, согласно которой соседи обычно похожи. Его можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии, но обычно он используется для задач классификации и редко для задач регрессии. k NN - очень простая модель классификации, но она может конкурировать с наиболее точными моделями, поскольку дает очень точные прогнозы. В задачах..