Публикации по теме 'machine-learning-tools'


Расширенные инструменты и методы машинного обучения: создание более интеллектуальных моделей с помощью AutoML, XAI и…
Расширенные инструменты и методы машинного обучения: создание более рациональных моделей с помощью AutoML, XAI и облачных решений Машинное обучение произвело революцию в области искусственного интеллекта и позволило добиться значительных успехов в различных областях, включая здравоохранение, финансы, производство и развлечения. Машинное обучение включает в себя создание моделей и алгоритмов, которые могут учиться на данных и делать прогнозы или решения на основе этого обучения. С..
Развертывание интеллектуальной модели и конвейер потребления с облачной платформой DataRobot AI
В этом уроке мы сосредоточимся на третьей части платформы ИИ «MLOps». Мы подробно расскажем о развертывании модели, реестре моделей и приложении для вывода модели. Мы развернем модели из списков лидеров машинного обучения в конвейер MLOps и будем использовать их различными способами, т. е. API, Stream, локальный режим и рабочие процессы заданий. DataRobot AI Cloud — это новый подход, созданный с учетом требований, задач и возможностей современного ИИ. Это единая система записи,..
Как использовать большие модели ИИ с низкими затратами
Примечание редактора. Джеймс Деммел, доктор философии, и Ян Ю, доктор философии, выступят на конференции ODSC West 2022 , которая пройдет с 1 по 3 ноября. Обязательно ознакомьтесь с их докладом «Colossal-AI: унифицированная система глубокого обучения для крупномасштабного параллельного обучения » здесь! Успех моделей Transformer раздвинул границы возможностей глубокого обучения для работы в масштабе с триллионами параметров. Это распространение моделей большого размера опережает..
Рынок инструментов машинного обучения, глобальный обзор и прогноз на 2022–2028 гг.
Инструменты машинного обучения — это алгоритмические приложения искусственного интеллекта, которые дают системам возможность учиться и совершенствоваться без значительного участия человека; похожие концепции — интеллектуальный анализ данных и прогнозное моделирование. Они позволяют программному обеспечению более точно предсказывать результаты без явного программирования. Идея состоит в том, что модель или алгоритм используются для получения данных из мира, и эти данные возвращаются обратно..
Векторные модели и предварительная обработка текста | Машинное обучение естественному языку | Серия 1
Добро пожаловать в раздел «Машинное обучение: обработка естественного языка в Python» (версия 2) на 2023 г. Это объемный курс 4-в-1, охватывающий: 1) Векторные модели и методы предварительной обработки текста 2) Вероятностные модели и марковские модели 3) Методы машинного обучения 4) Методы глубокого обучения и нейронных сетей В части 1, посвященной векторным моделям и методам предварительной обработки текста, вы узнаете, почему векторы так важны в науке о данных и искусственном..
Методы машинного обучения для прогнозирования лояльности клиентов
Оценка 7 распространенных методов Многие организации используют машинное обучение для анализа больших клиентских баз данных и определения лояльности клиентов ; или, что еще более важно, какие клиенты подвергаются наибольшему риску оттока. Точное прогнозирование оттока чрезвычайно ценно, и, если будут предприняты правильные шаги для удержания клиентов в условиях риска, компании могут поднять LTV по всему портфелю. Использование машинного обучения для прогнозирования оттока: 7..
Глобальный анализ рынка машинного обучения в сфере коммунальных услуг и прогноз до 2028 года
Рынок Машинное обучение в коммунальных услугах сегментирован по игрокам, регионам (странам), типам и приложениям. Игроки, заинтересованные стороны и другие участники мирового рынка Машинное обучение в коммунальных услугах смогут получить преимущество, поскольку они используют отчет в качестве мощного ресурса. Сегментный анализ фокусируется на доходах и прогнозах по типам и приложениям на период 2017–2028 гг. Сегментировать по типу Загрузите БЕСПЛАТНЫЙ образец этого отчета @..