Публикации по теме 'classification-models'


Обнаружение сарказма с помощью машинного обучения
Полное руководство по EDA и технике машинного обучения для задач классификации предложений. Обзор проблемы Обнаружение сарказма — это узкая область исследования в НЛП, цель которой — определить, является ли предложение сатирическим или несаркастическим. Сарказм распространен в социальных сетях, газетах и ​​имеет специфическое воздействие на слушателей, например, поддразнивание некоторых событий, нарушение их настроения ожиданий. Таким образом, правильное понимание иронии часто..
Система классификации для управления запасами: подход, основанный на конкуренции
Решаем, нужно ли пополнить торговый автомат В течение 2020 года латиноамериканская IBM провела марафон кодирования, который включал в себя задачи с использованием некоторых из самых прорывных технологий на рынке, таких как облачные вычисления, машинное обучение, IoT, контейнеры, обработка естественного языка (NLP), наука о данных и другие. . На главную | Маратона за Кодексом Маратона за Кодексом é uma iniciativa digital que visa capacity e aproximar..
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УТЕЧКИ КЛИЕНТОВ, РАЗРАБОТАННОЕ НА GRADIO.
ВЕБ-ПРИЛОЖЕНИЕ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УТЕЧКИ КЛИЕНТОВ, РАЗРАБОТАННОЕ НА GRADIO. Введение Отток клиентов используется для описания процента клиентов, которые перестают пользоваться продуктом или услугой компании в течение определенного периода времени. Это обычное явление во всех отраслях, поскольку оно может привести к значительной потере доходов и банкротству. На рынках с высокой конкуренцией отток клиентов является серьезным кризисом, поэтому удержание клиентов является..
Начало работы с машинным обучением: руководство для начинающих по классификации и регрессии с использованием Scikit-Learn
Построение моделей машинного обучения шаг за шагом Область машинного обучения может быть сложной, особенно для тех, кто только начинает. Однако при наличии правильных инструментов и системного подхода разработка моделей машинного обучения может быть на удивление простой. В этом сообщении блога мы рассмотрим шаги, связанные с построением моделей машинного обучения для задач классификации и регрессии, с использованием библиотеки scikit-learn и двух хорошо известных наборов данных,..
Анализ классификации покупательских намерений онлайн-покупателей с использованием метода SVM
Привет, встретимся снова! На этот раз я дам руководство по проведению классификационного анализа с использованием алгоритма SVM с Python. Давайте начнем! Фон Доход интернет-магазина ABC резко снизился за 1 год. Владелец хочет проанализировать намерения онлайн-покупателей, купят ли они их товары или нет, посетив веб-страницу своего интернет-магазина. Этот проект направлен на получение модели классификации покупательских намерений онлайн-покупателей, которые посещают веб-страницу..
Классификатор сообщений о бедствиях
Стихийные бедствия затрагивают почти все части мира. В 2018 году Индонезия столкнулась с наибольшим количеством смертей в мире из-за землетрясений и цунами, произошедших в сентябре. В Соединенных Штатах в том году большинство жертв стихийных бедствий произошло из-за тропических циклонов, лесных пожаров, жары и засухи. Разработчики, исследователи, государственные учреждения и предприятия изучают социальные сети как инструмент управления стихийными бедствиями. Район, пострадавший от..
Выбор лучшей архитектуры для вашей задачи классификации текста
Обзор моделей, основанных на реальных приложениях Современные модели больших языков (LLM) продемонстрировали наилучшую производительность для многих задач NLP от классификации текста до генерации текста. Но действительно ли они являются «серебряной пулей» или универсальным решением? Можно ли их применять повсеместно? Команда машинного обучения Толоки постоянно сталкивается с подобными задачами, и пока наш ответ — решительное «Нет». Производительность — не единственный фактор,..