Публикации по теме 'predictive-modeling'
Руководство для разработчиков прогнозных моделей по выбору наиболее подходящей модели регрессии
Как выбрать наиболее подходящую модель регрессии
При поиске наиболее подходящей модели для прогнозирования, нахождение правильного алгоритма всегда оказывало влияние на успех или провал всего проекта. Для новичков в машинное обучение как и я, и любой другой эксперт по машинному обучению, поиск наиболее подходящей модели может быть очень запутанным, и это обычно происходит не только из-за способности кодировать на низком уровне, но в основном из-за плохого понимания и применения..
Искусственный интеллект предсказывает характеристики речной воды — Часть 1
В этой статье представлено краткое изложение статьи, опубликованной мной и моими соавторами.
Ссылка на документ: https://doi.org/10.1007/978-3-030-71704-9_61
Авторы описывают разработку модели машинного обучения для прогнозирования течения реки Саскуэханна и предлагают ее интеграцию с информационной панелью ГИС для отображения прогнозов для эффективного управления качеством воды.
Данные, проанализированные в этом исследовании, были собраны Комиссией по бассейну реки..
ПОВЫШЕНИЕ ПРОДАЖ С ПОМОЩЬЮ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ
Один из важных вопросов в сфере розничной торговли — как использовать ресурсы для максимально эффективной и действенной коммуникации с соответствующей целевой аудиторией. Часто это процесс проб и ошибок, включающий широкий спектр маркетинговых тактик и анализ обратной связи. Проведение дисконтных мероприятий или предложение сниженных цен в виде купонов может привлечь аудиторию, превышающую обычную потребительскую базу. Это можно увидеть в Черную пятницу, когда скидки в магазинах могут..
Машинное обучение для прогнозирования серьезности автомобильной аварии
Ежегодно в США происходит примерно 6 миллионов автомобильных аварий. CDC назвал непреднамеренные травмы одной из пяти основных причин смерти, при этом автомобильные аварии составляют значительную часть этих непреднамеренных травм.
Недавно я нашел на kaggle набор данных, содержащий данные об автомобильных авариях, и захотел создать модели, которые могли бы точно предсказывать тяжесть каждой автомобильной аварии.
Обработка и очистка данных
Первым шагом к созданию..
Фильтр Калмана (он же) Линейно-квадратичная оценка (LQE)
Фильтр Калмана - это статистический алгоритм для получения точной оценки стоимости в динамических системах, когда инструмент измерения имеет неточность. Удивительно, что этот простой прием используется почти во всех радиолокационных системах.
Для простоты мы возьмем одномерный пример. Допустим, вы измеряете температуру в комнате и знаете, что термометр измеряет неточно и имеет отклонение на 4 (в обоих направлениях). Теперь о том, как правильно измерить комнату. Мы можем использовать..
Быть впереди на современном розничном рынке.
На сегодняшнем конкурентном рынке речь идет не только о наличии данных. Это то, как вы получаете максимальную отдачу от своих данных. Благодаря достижениям в области машинного обучения (ML) предприятия розничной торговли теперь могут использовать свои данные, как никогда раньше. Сегодня каждый крупный ритейлер так или иначе использует машинное обучение, что дает им возможность повысить прибыль компании. Машинное обучение позволило небольшим ритейлерам быстро и эффективно расти.
Машинное..
Решение градиентного спуска, часть 1
Давайте поговорим о методе, который мы используем в науке о данных, который, по словам моей невесты, «похож на математику»: градиентный спуск.
Она не ошибается: это так! Звучит как целая куча математики (и это так). Смысл этих двух частей в том, чтобы они звучали немного меньше, чем ***MATH***.
В науке о данных мы находим, что градиентный спуск весьма полезен. Давайте поговорим о том, что такое градиентный спуск, как и почему мы его используем, рассмотрим пример и, во второй части,..
