Публикации по теме tabular-data

Публикации по теме 'tabular-data'

Расшифровка игровой площадки Kaggle: раскрытие секретов кода 5 лучших исполнителей

Введение В области наук о данных и соревнований по машинному обучению Kaggle’s Playground выделяется как арена, где начинающие специалисты по данным демонстрируют свои навыки и опыт. В каждом соревновании за желанные призовые места борются многочисленные участники. Среди них несколько избранных выходят победителями, закрепляя свои позиции в неуловимой пятерке лидеров. Начинающие энтузиасты данных и конкуренты часто задаются вопросом, что отличает этих лучших исполнителей и побуждает их к..

Классификация с помощью TabNet: глубокое погружение

Табличные данные — это хлеб с маслом для обучения алгоритмов обнаружения мошенничества в Ravelin. Мы извлекаем атрибуты транзакции, идентичности, продукта и сети (прочитайте этот блог , если вам интересны наши сетевые функции) и помещаем их в большую таблицу функций, которую можно легко использовать в различных моделях машинного обучения для обучения и вывода. . Модели на основе дерева решений (например, Random Forest или XGBoost) — это алгоритмы перехода к работе с табличными данными..

Для (просто) горсти ярлыков

SSL для табличных данных Введение В этом посте я хочу дать краткий общий обзор нескольких недавних (по состоянию на 2023 год) статей о SSL для табличных данных. SSL означает как полуконтролируемое обучение, так и самоконтролируемое обучение, и, по-видимому, это не единственное, что объединяет эти две концепции. Этот пост будет посвящен полуконтролируемому обучению, но коснется самоконтроля, поскольку эти два понятия связаны друг с другом. Этот пост не для новичков — если вы хотите..

Как измерить статистическое сходство табличных данных? — продемонстрировано с использованием синтетических данных

Этот блог инициирован исследовательским проектом, над которым я работал этой весной для медицинской компании. Из-за самой отрасли политика конфиденциальности данных препятствует обмену данными и их эффективному использованию для дальнейшей аналитики и инноваций. Бизнес-цель проекта — решить конфликт между конфиденциальностью данных и обменом данными. Другими словами, как мы можем генерировать синтетические данные , которые так же похожи и полезны для предполагаемого использования, как..

Моделирование табличных данных с помощью Google TabNet

Может ли нейросеть превзойти классические методы? Выпущенная в 2019 году программа Google Research TabNet , как заявлено в препринте , превосходит существующие методы в отношении табличных данных. Как это работает и как это попробовать? Табличные данные, вероятно, составляют сегодня большую часть бизнес-данных. Подумайте о таких вещах, как розничные транзакции, данные потока кликов, датчики температуры и давления на заводах, информация KYC (знай своего клиента), используемая..

Беззаботное обучение: Табличные наборы данных ❤️ PyTorch

carefree-learn - это минимальное решение для автоматического машинного обучения (AutoML) для табличных наборов данных на основе PyTorch. Это 2-е место на Global PyTorch Summer Hackathon 2020. Библиотека с открытым исходным кодом, документирована , и вы можете попробовать ее после установки . carefree0910 / carefree-learn carefree-learn - это минимальное решение для автоматического машинного обучения (AutoML) для табличных наборов данных на основе PyTorch…..

Нейронные сети: настройка гиперпараметров табличных данных

Мотивация Большая часть разговоров в области глубокого обучения посвящена либо НЛП, либо распознаванию изображений. Все эти кейсы интересны сами по себе, однако большинство бизнес-кейсов обычно не вращаются вокруг этих тем. Вы можете использовать многие из методов, уже установленных в НЛП или распознавании изображений, но есть несколько различий в том, как лучше использовать глубокое обучение для табличных данных. В этой статье следует подчеркнуть эти различия и поделиться некоторыми..