Публикации по теме 'model-selection'
Аналогия выбора модели
Поверьте мне! Это будет просто
Сценарий : вы пытаетесь выбрать одного кандидата из 10 на работу.
Вы хотите протестировать кандидатов , как они работают в различных сценариях.
Точно так же вы хотите обучить и протестировать модели машинного обучения в различных сценариях.
Аналогия 1 . Вы можете предложить им домашнее тестирование. Домашнее тестирование имеет много аспектов. чтобы проверить способности кандидатов в нескольких сценариях
Возьмите домашний тест ‹=›..
Выбор модели в машинном обучении
Выбор модели в машинном обучении
Во время машинного обучения мы минимизируем некоторую функцию потерь, чтобы узнать параметры модели.
Кроме того, многие алгоритмы обучения (например, классификаторы опорных векторов и случайные леса) имеют гиперпараметры, которые должны быть определены вне процесса обучения. Случайные леса, например, представляют собой наборы деревьев решений; однако количество деревьев в лесу не изучается алгоритмом и должно быть задано заранее. Выбор модели,..
Жизненный цикл задачи машинного обучения — пишет начинающий
Я новичок в ML (Ну, это правда). Я пишу все, как я учусь. Если я смогу объяснить, это будет здорово! Я много узнал о жизненном цикле машинного обучения, и внезапно мне в голову пришла случайная мысль: «Эй, а как насчет того, чтобы написать то, что я считаю жизненным циклом машинного обучения, и позволить другим людям прочитать и отреагировать?». Итак, поехали!
Множество программистов и инженеров по всему миру каждый день пишут код для разработки программного обеспечения. Они,..
6 вещей, которые вы должны сделать перед обучением своей модели
Подробный список действий, которые необходимо предпринять, чтобы убедиться, что вы готовы к обучению и мониторингу вашей модели
Как некоторые из вас начинают понимать, я за эффективность в работе и поиск разумных решений повседневных проблем. Работа специалистом по данным помогает мне анализировать основные этапы рабочего процесса и понимать возможности написания статей, которые действительно помогают читателю.
Я уже затрагивал тему правильно структурировать свой проект по..
Процесс машинного обучения
Погружение в процесс машинного обучения | Навстречу AI
Процесс машинного обучения
Процесс машинного обучения включает 4 основных этапа:
1. Постановка проблемы
Определите цели вашего проекта. Что ты хочешь узнать? У вас есть данные для анализа?
Здесь вы решаете, какую проблему пытаетесь решить, например модель для классификации электронных писем как спам или не спам, модель для классификации опухолевых клеток как злокачественных или доброкачественных, модель для..
Сквозное учебное пособие по автоматизированному машинному обучению OptimalFlow с реальными проектами — Заезды по формуле E…
Прогноз кругов Формулы E — часть 2
В предыдущей Часть 1 этого руководства мы обсуждали, как внедрить инженерию данных для подготовки подходящих наборов данных, обеспечивая дальнейшие этапы моделирования. А теперь сосредоточимся на том, как использовать библиотеку OptimalFlow ( Документация | GitHub ) для реализации Всеобъемлющее автоматизированное машинное обучение.
Почему мы используем OptimalFlow ? Вы можете прочитать другую историю его введения: “..
Настройка гиперпараметров и выбор модели
Узнайте, как настроить гиперпараметры и выбрать лучшую модель для данной проблемы
Настройка гиперпараметров и выбор модели являются важными этапами конвейера машинного обучения. Эти процессы помогают оптимизировать производительность модели, находя наилучшее сочетание гиперпараметров и выбирая подходящую модель для проблемы на…
