Публикации по теме 'machine-learning-models'
Понимание дрейфа данных: причины, последствия и стратегии смягчения последствий
В современном мире, управляемом данными, организации в значительной степени полагаются на модели машинного обучения, чтобы получать ценную информацию и принимать решения на основе данных. Однако по мере изменения данных с течением времени явление, известное как «дрейф данных», может существенно повлиять на производительность и надежность этих моделей. Дрейф данных возникает, когда статистические свойства обучающих данных больше не совпадают со свойствами рабочих данных, что приводит к..
AI F1 Score: секретное оружие для оптимизации
В постоянно развивающемся мире искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения специалисты по данным постоянно ищут методы оптимизации своих моделей, стремясь к повышению производительности и точности.
Среди всего арсенала методов оценка AI F1 стала секретным оружием, играющим ключевую роль в оценке и оптимизации моделей.
Этот показатель сочетает в себе точность и полноту, что делает его бесценным, особенно в сценариях, связанных с несбалансированными данными или значительными..
Раскрываем секреты безопасности машинного обучения
Комплексный подход к повышению безопасности машинного обучения: от выявления рисков до внедрения решений.
Машинное обучение использует алгоритмы для изучения данных в таких задачах, как обнаружение спама, распознавание речи, перевод, чат-боты… Данные должны быть репрезентативными, что приведет к повышению производительности и точности. Поскольку машинное обучение является развивающейся областью, возникает несколько соображений по поводу проблем безопасности. Курирование данных и..
Трансферное обучение в машинном обучении: приложения и лучшие практики
Модели машинного обучения стали неотъемлемой частью различных отраслей и произвели революцию в нашем подходе к анализу данных и решению проблем. Трансферное обучение — это метод машинного обучения, который использует предварительно обученные модели для повышения производительности новой модели. В этой статье мы рассмотрим приложения и лучшие практики трансферного обучения в машинном обучении.
Что такое трансферное обучение в машинном обучении?
Трансферное обучение — это метод..
Топ-3 популярных модели машинного обучения
С чего начать машинное обучение и все его алгоритмы? Ниже представлен подробный обзор подходов машинного обучения и наиболее популярных алгоритмов, с которых можно начать.
Оглавление
· Введение · Категории машинного обучения · Типы моделей машинного обучения · Классификационные модели машинного обучения — Дерево решений — Случайный лес — Машина опорных векторов (SVM) — K-ближайший сосед · Модели регрессии для машинного обучения — Линейная Регрессия · Модели..
Введение во внутреннее устройство Model Asset eXchange
Этот пост посвящен внутренней работе Model Asset eXchange (MAX). Чтобы познакомиться с MAX, прочтите нашу вводную статью .
Архитектурный дизайн
Model Asset eXchange (MAX) использует расширяемую и распределительную архитектуру, а также контейнерную технологию и облачную инфраструктуру. На следующем рисунке показана его архитектура:
MAX размещается в облачной инфраструктуре, такой как облако IBM, и взаимодействует с веб-приложениями через стандартизированные RESTful API. В его..
Почему модели машинного обучения так важны?
Три основные причины, по которым модели машинного обучения так важны, приведены ниже:
Модели машинного обучения могут «выявлять трудно анализируемые взаимосвязи»
Глубокие нейронные сети и другие алгоритмы машинного обучения особенно хорошо справляются с выявлением сложных для анализа закономерностей в массивных наборах данных. Например, модели машинного обучения способны идентифицировать тысячи фото- и видеокадров в секунду, расшифровывать звук в режиме реального времени и..
