Публикации по теме 'model-training'


Кредитный скоринг Scorecard на платформе машинного обучения Alibaba Cloud
Гарвин Ли Система показателей — это распространенный метод, используемый в сфере оценки кредитных рисков и интернет-финансирования. Scorecard не просто соответствует определенному алгоритму машинного обучения, а является универсальной структурой моделирования. Он делит исходные данные на ячейки, выполняет проектирование признаков данных, а затем применяет данные в линейных моделях для моделирования. Принцип моделирования системы показателей применяется в различных областях оценки..
полученная выше ошибка исправлена ​​​​следующим кодом
model <- glm(income ~. ,family=binomial(logit),data = train) ###Error### ---- Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1 полученная выше ошибка исправлена ​​​​следующим кодом Эта ошибка отслеживания может быть решена с помощью as.factor model <- glm(as.factor(income) ~. ,family=binomial(logit),data = train) ###Error### ---- Error in eval(family$initialize) : y values must be 0 <= y <= 1 принимая в качестве фактора дохода ошибка очищается..
Ускорение обучения модели: распределенный XGboost с Dask
В последних двух сообщениях ( Многопроцессорность , Ray ) я сравнивал эффект от распараллеливания заданий обучения с использованием многопроцессорности Sklearn и Ray. В этом посте я запускаю тот же эксперимент (обучение модели XGboost на наборе данных 20 ​​групп новостей 50 раз) с использованием Dask . Что такое Даск? Dask — это библиотека параллельных вычислений, построенная на Python. Dask позволяет легко управлять распределенными работниками и превосходно справляется с..
Машинное обучение на AWS
Машинное обучение (МО) — это захватывающая и быстро развивающаяся технология, способная создать миллионы рабочих мест и изменить нашу повседневную жизнь. AWS — ведущий поставщик облачных услуг, предлагающий полный набор сервисов, инфраструктуры и ресурсов машинного обучения, которые помогут вам создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения для любого варианта использования. Мощь машинного обучения на AWS AWS предоставляет ряд сервисов машинного обучения, которые..
Невидимая цена больших наборов данных «низкого качества»
Ваш текущий процесс выбора данных может ограничивать ваши модели. Массивные наборы данных требуют очевидных затрат на хранение и вычисления. Но две самые большие проблемы часто скрыты: Деньги и Время . С увеличением объемов данных компаниям становится все труднее справляться с огромными размерами. Для любой компании наивный отбор небольших частей больших наборов данных (например, наборов данных из 1 миллиона изображений или более) кажется разумным, но он упускает из виду..
Расширенные рекомендации по обучению моделей машинного обучения
Содержание Понимание модельного обучения g Подготовка ваших данных Написание эффективных циклов обучения для нейронных сетей Оптимизация гиперпараметров Методы регуляризации Выбор правильных функций потерь Создание индивидуальных нейронных архитектур Сила объединения моделей Использование обратных вызовов для анализа обучения Будьте в курсе исследований и тенденций Понимание обучения модели Добро пожаловать в увлекательную сферу машинного обучения, где..
Раскрытие симфонии композитора MosaicML: подробный обзор
Увертюра: Введение в Composer MosaicML В обширной вселенной проектов с открытым исходным кодом есть несколько, которые выделяются не только своим техническим мастерством, но и своим потенциалом революционизировать наш подход к определенным задачам. Одним из таких проектов является Composer от MosaicML , мощный инструмент, предназначенный для организации обучения модели машинного обучения. Это похоже на то, как маэстро дирижирует оркестром, следя за тем, чтобы каждый инструмент (или,..