Публикации по теме 'calibration'


Пост 2 из серии «Вероятностное машинное обучение»: Сравнение моделей
Пост 2 из серии «Вероятностное машинное обучение»: Сравнение моделей Чтобы преобразовать необработанные данные в модель машинного обучения, необходимо выполнить множество шагов. Эти шаги могут быть трудными для неспециалистов, и объем данных продолжает расти . Предлагаемое решение кризиса навыков искусственного интеллекта - использовать автоматизированное машинное обучение (AutoML). Некоторые известные проекты - это Google Cloud AutoML и Microsoft AutoML . Задача..
Калибровка модели в машинном обучении
Ожидается, что модели машинного обучения будут не только делать точные прогнозы, но и надежно оценивать их достоверность в этих прогнозах. Способность модели классификации давать точные оценки вероятности известна как калибровка. В этом посте я углублюсь в концепцию калибровки в машинном обучении, обсужу ее важность, изучу методы ее достижения и решу общие проблемы, связанные с ней. Помимо точности модели Предсказанные вероятности, полученные с помощью хорошо откалиброванной..
Кросс-энтропия — это все, что вам нужно? Давайте обсудим альтернативу
В быстро развивающейся области машинного обучения глубокие нейронные сети доказали свою эффективность в решении сложных задач в различных областях. Однако впечатляющая производительность этих моделей имеет свою цену — необходимость в крупномасштабных, точно аннотированных наборах данных. К сожалению, эти наборы данных часто содержат зашумленные метки, что может значительно снизить производительность обученных моделей. Вдохновленные предыдущими исследованиями , мы представляем функцию..
Калибровка вероятности
В модели машинного обучения не важно просто предсказать правильную метку. Получение вероятности метки класса имеет такое же значение, что обеспечивает «уверенность» в предсказаниях модели. Таким образом, хорошо откалиброванный классификатор можно определить как класс, отражающий достоверность прогнозов модели. Например: Хорошо откалиброванный (двоичный) классификатор должен классифицировать образцы таким образом, чтобы среди образцов, которым он дал значение predict_proba..
Революция в анализе бинарной классификации с помощью новых графических инструментов в выпуске binclass-tools
Откройте для себя возможности калибровочных кривых, графиков усиления и подъема и многого другого в последней версии binclass-tools — вашего окончательного решения задач бинарной классификации! Пакет binclass-tools достиг основной версии 1.* несколько дней назад и отмечает 13 тысяч загрузок с PyPI! Новая версия содержит множество новых функций, в том числе: Калибровочный график Совокупный график усиления Совокупный график подъема График отклика Кумулятивный график отклика..
Полезна ли наша модель машинного обучения?
Калибровка модели и анализ кривой принятия решения с использованием набора данных о диабете Когда я работал над проектом машинного обучения для медицинского приложения, связанного с работой, я наткнулся на пример использования кривых принятия решений. "Анализ кривой принятия решения позволяет учитывать клинические последствия, тем самым отвечая на вопрос, принесет ли модель больше пользы, чем вреда, но способна ли она сделать это без избыточных посторонних данных" (цитата из здесь..
Бумажные таблетки октябрь 2022 г.
TransferLab постоянно следит за достижениями в области искусственного интеллекта. Мы создаем краткие сводки статей, библиотек, выступлений и других событий, которые, по нашему мнению, могут быть интересны нашему сообществу, и публикуем их в виде так называемых бумажных таблеток . То, что мы обнаружили в октябре, кратко изложено в этом блоге. Калибровка Локальная калибровка: метрика и рекалибровка Метод калибровки, который учитывает сходство образцов, автоматически обеспечивая..