Публикации по теме 'machine-learning-projects'
Успех в проектах машинного обучения благодаря техническим чертежам
Улучшите рабочие процессы и управление ожиданиями в ML с помощью технических чертежей
Проекты машинного обучения (МО) становятся все более популярными в бизнесе, поскольку организации стремятся получить конкурентное преимущество или увеличить рыночную стоимость за счет использования ИИ. Однако, в отличие от традиционных проектов разработки программного обеспечения или аналитических проектов, планирование проектов машинного обучения может быть более сложной задачей, поскольку успех..
Учебник по машинному обучению №1: Предварительная обработка
Темы: Очистка данных, Выбор целевой переменной, Извлечение признаков, Масштабирование, Уменьшение размерности
В этом руководстве по машинному обучению я исследую 4 этапа, которые определяют типичный проект машинного обучения: предварительная обработка, обучение, оценка и прогнозирование (развертывание). В этой первой части я завершу этап предварительной обработки. Другие уроки в этой серии: Предварительная обработка №1 (эта статья), Обучение №2 , Оценка №3 , Прогнозирование №4
Я..
Прогнозирование цен на жилье с использованием машинного обучения
Добро пожаловать и поздравляем! Вы начали внедрение машинного обучения на реальных наборах данных.
Как и программа print (Hello world) , проект прогнозирования цен на жилье может стать первым проектом каждого энтузиаста машинного обучения.
#Введение
В этом проекте мы собираемся прогнозировать цену продажи дома в зависимости от характеристик (размер дома, количество комнат и т. д.). Здесь характеристики рассматриваются как входные данные, а продажная цена — как выходные данные...
Прогноз цен на жилье в Бостоне с использованием линейной регрессии
Прогнозирование цен на жилье в Бостоне — линейная регрессия Исследуйте и запускайте код машинного обучения с помощью Kaggle Notebooks | Использование данных из источников данных без прикрепленных файлов www.kaggle.com
1.Подготовка набора данных
импортировать необходимые библиотеки
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
from sklearn.datasets import load_boston..
Проект машинного обучения 16 — Классификатор случайного леса
Сегодня я расскажу о последнем классификаторе — Random Forest. Их гораздо больше, но мы рассмотрим их по мере использования в проектах.
#100DaysOfMLCode #100ProjectsInML
Мы уже обсуждали случайный лес в Проекте 6 . Это версия ансамблевого обучения, в которой вы берете алгоритм или несколько алгоритмов и применяете их несколько раз, чтобы сделать их более мощными, чем исходная версия. В случае случайного леса он объединяет множество деревьев решений. Вместо того, чтобы запускать..
Сквозной проект по прогнозированию оттока клиентов
Часть 1
В этом среднем блоге я поделюсь тем, как я создал сквозной проект по прогнозированию оттока клиентов. Я выбрал Customer Churn в качестве своего проекта, во-первых, потому что мне очень понравилась постановка задачи, а во-вторых, потому что я хотел попробовать свои силы на несбалансированном наборе данных и учиться на этом пути. При выполнении этого проекта я работал с различными методами, такими как SMOTE, ADASYN и т. д., для обработки несбалансированного набора данных. Я также..
ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ С ДАЛЬНЕЙШИМИ И ГОЛОСОВЫМИ ОПОВЕЩЕНИЯМИ ДЛЯ СЛЕПЫХ: СЛЕПОЙ ПОМОЩЬ ...
ПОЛНАЯ ПОШАГОВАЯ ПРОЦЕДУРА:
Это известный факт, что оценочное количество людей с нарушениями зрения в мире составляет около 285 миллионов, что примерно равно 20% населения Индии. Они регулярно и постоянно сталкиваются с проблемами в навигации , особенно когда они одни. Они в основном зависят от кого-то даже в удовлетворении их основных повседневных потребностей. Так что это довольно сложная задача, и технологическое решение для них крайне важно и очень необходимо. Одна из таких..
