Публикации по теме 'data-dreamland'


Введение в методы обнаружения смещения данных
Предвзятость данных — распространенная проблема в машинном обучении и анализе данных. Это относится к систематическому и несправедливому искажению данных, которое может привести к предвзятым результатам и решениям. Выявление и смягчение искажения данных имеет решающее значение для обеспечения справедливости и равенства в различных областях, включая найм, кредитование и уголовное правосудие. В этой статье мы рассмотрим некоторые часто используемые методы обнаружения смещения данных,..
Изучение метаобучения в машинном обучении
Мета-обучение, также известное как «обучение обучению», представляет собой подобласть машинного обучения, которая фокусируется на разработке алгоритмов и моделей, способных учиться на основе предыдущего опыта обучения. Другими словами, его цель — дать машинам возможность научиться учиться более эффективно и действенно. Введение Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют значительного объема размеченных данных для обучения моделей. Однако в реальных сценариях размеченные данные..
Классификация текста с использованием BERT
В этом посте мы рассмотрим, как выполнять классификацию текста с помощью BERT (представления двунаправленного кодировщика от Transformers), современной предварительно обученной языковой модели, разработанной Google. BERT произвел революцию в области обработки естественного языка (НЛП), добившись замечательных результатов в решении различных задач НЛП, включая классификацию текста. Что такое БЕРТ? BERT — это модель на основе преобразователя, предварительно обученная на большом массиве..
Введение в пошаговое обучение
Обучение за несколько шагов — это подобласть машинного обучения, которая фокусируется на моделях обучения для распознавания и классификации новых классов с помощью лишь нескольких помеченных примеров. Традиционные алгоритмы машинного обучения требуют большого количества размеченных данных для достижения хорошей производительности. Однако в реальных сценариях собирать большое количество помеченных примеров для каждого возможного класса зачастую непрактично или дорого. Целью краткосрочного..
Методы ансамблевого обучения
Ансамбльное обучение — это мощный метод, который объединяет несколько моделей для повышения общей производительности и точности прогнозов. Используя мудрость толпы, ансамблевое обучение может преодолеть ограничения отдельных моделей и обеспечить более надежные и надежные результаты. В этом посте мы рассмотрим некоторые популярные методы ансамблевого обучения и поймем, как они работают. 1. Упаковка в мешки Бэггинг, сокращение от начальной загрузки, — это метод, который предполагает..
Прогнозное обслуживание с использованием методов машинного обучения
Введение Прогнозное обслуживание — это упреждающий подход к техническому обслуживанию, цель которого — предсказать, когда оборудование или машины могут выйти из строя, что позволяет своевременно проводить техническое обслуживание и сокращать время простоя. Методы машинного обучения (ML) доказали свою высокую эффективность в прогнозировании отказов оборудования и оптимизации графиков технического обслуживания. В этом посте мы рассмотрим концепцию прогнозного обслуживания и обсудим..
Введение в самостоятельное обучение
Самоконтролируемое обучение — это мощный метод в области машинного обучения, который позволяет моделям учиться на неразмеченных данных. В отличие от традиционного обучения с учителем, где для обучения требуются размеченные данные, обучение с самоконтролем использует внутреннюю структуру или закономерности данных для автоматического создания меток. Что такое самостоятельное обучение? При самостоятельном обучении модель обучается прогнозировать определенные свойства или отношения в данных..