Публикации по теме 'automl'
Эффективное прогнозирование оттока клиентов для компании B2B SaaS
Сегодня большинство услуг оцифрованы, а данные становятся все более доступными. Компании смогли хранить и обрабатывать огромные объемы данных, понимая, что ориентация на клиента становится основным требованием для того, чтобы выделиться на фоне конкурентов. Прогноз оттока клиентов важен для компаний, работающих по подписке. Они должны сосредоточиться на удержании клиентов и управлении оттоком, чтобы быть или оставаться лидерами. Им также необходимо понимать, какие клиенты отменяют свои..
Меньше человеческого труда, чтобы спасти больше человеческих жизней: AutoML для борьбы с COVID-19
Автоматические модели машинного обучения могут делать прогнозы, связанные с COVID-19, лучше, чем прогнозы, сделанные людьми
Нет сомнений в том, что машинное обучение становится бесценным инструментом в поиске лекарств. Общее внедрение методов машинного обучения в фармацевтике, промышленности и исследовательском сообществе — вопрос нескольких ближайших лет. Пандемия COVID-19 продемонстрировала всю мощь методов машинного обучения в различных областях разработки лекарств, диагностики и..
Как сравнить несколько моделей машинного обучения?
В этой статье мы обсудим показатели производительности , которые необходимо использовать при сравнении нескольких моделей машинного обучения. Показатели производительности являются основой любой модели машинного обучения. Они скажут нам, насколько точно мы тренируем и оцениваем нашу модель.
В задачах машинного обучения на основе регрессии обычно используют коэффициент корреляции (R), среднеквадратичную ошибку (RMSE) или MSE и смещение в качестве показателей производительности для..
На пути к автоматически сгенерированным моделям
Краткая история поиска нейронной архитектуры и не только
В 2016 году на arXiv была незаметно опубликована интересная статья группой ученых-исследователей из Google Brain, которая использовала машинное обучение (ML) для создания новых моделей ML. Никто не ожидал, что это вызовет всевозможные споры об исследованиях машинного обучения и поставит Google на первое место в следующие три года. Затем лауреату премии Тьюринга в Google потребовалось еще три года, чтобы полностью..
Естественный язык AutoML
AutoML Natural Language позволяет создавать и развертывать пользовательские модели машинного обучения, которые анализируют документы, классифицируют их, идентифицируют сущности в них или оценивают отношения внутри них.
Если вам не нужно решение для пользовательской модели, Cloud Natural Language API предоставляет классификацию контента, анализ сущностей и настроений и многое другое.
Руководство для начинающих по AutoML Natural Language
Представьте, что у вашей компании на сайте..
Обратная совместимость в системах машинного обучения
Когда системы машинного обучения используются в реальных приложениях, точность является лишь одним из нескольких требований. Здесь мы обсуждаем аспект обратной совместимости систем мл. Эта проблема очень часто возникает во время обновления модели.
Формулировка проблемы
Рассмотрим обновление модели h1 → h2
модель h1, обученная на наборе данных D1. модель h2, обученная на наборе данных D2.
Оба набора данных D1, D2 являются наборами данных для одной и той же задачи. х → у..
АВТОМЛ - TPOT
Автоматизированное машинное обучение (AutoML) - это новая горячая область, цель которой - упростить выбор алгоритмов машинного обучения, их настройки параметров и методов предварительной обработки, которые улучшают их способность обнаруживать сложные закономерности в больших данных.
Инструмент оптимизации конвейера на основе дерева (TPOT) был одним из самых первых методов AutoML и пакетов программного обеспечения с открытым исходным кодом, разработанных для сообщества специалистов по..
