Разработка признаков — важная часть построения модели машинного обучения, но ей не уделяется того внимания, которое обычно уделяется другим аспектам. Создание фич — очень сложный процесс, и вам нужно сделать много вещей, чтобы сделать это правильно. Большая проблема заключается в том, что современные инструменты и методологии не всегда предоставляют все, что вам нужно, чтобы сделать это правильно. Инженерия признаков включает в себя изучение и понимание параметров, которые необходимо..

Фрагментация является серьезной проблемой в этой отрасли. Специалисты по данным тратят около 80% своего времени на управление данными и их подготовку к анализу. Об этом свидетельствуют данные опроса Forbes. Это время можно было бы лучше потратить на создание лучших моделей и их интеграцию в готовые к использованию приложения. Если бы эта проблема была решена, это привело бы к значительному развитию отрасли. Существует недостаточно инструментов MLOps, на которые могут положиться..

Машинное обучение стало неотъемлемой частью почти всего, что мы делаем сегодня. Машинное обучение в здравоохранении становится все более важным, поскольку мы используем такие технологии, как искусственный интеллект и глубокое обучение, для достижения лучших результатов. Хорошая модель нейронной сети также является одним из многих инструментов, которые мы в настоящее время находим, чтобы помочь нам в области здравоохранения. Есть много способов использовать машинное обучение для..

Святым Граалем информатики является создание машины, которая может принимать решения без участия человека. Он должен быть в состоянии принимать точные решения, позволяя работать без участия человека. Алгоритмы машинного обучения отлично справляются с этим, и они являются одними из лучших разработок в области компьютерных наук. Машинное обучение сейчас является одной из развивающихся областей в этой отрасли, и так будет еще долго. Следует отметить, что ландшафт машинного обучения сильно..

Машинное обучение и искусственный интеллект перешли из области исследований в область практических потребительских приложений. С этим шагом теперь есть много проблем, которые нужно преодолеть. Это относительно новая область, поэтому людям придется разрабатывать наборы инструментов с открытым исходным кодом, чтобы облегчить автоматизацию многих функций машинного обучения и обработки данных, как это произошло с разработкой программного обеспечения. Всего несколько десятилетий назад..