Публикации по теме 'modeling'


Итак, вы хотите построить трубопровод?
В этом небольшом практическом руководстве мы увидим некоторые конвейеры в действии и изучим несколько стратегий, которые сделают конвейеры еще более удобными. Мы будем использовать набор данных о пингвинах Эллисон Хорст , импортированный через Seaborn, чтобы построить модель, которая может предсказать вид пингвина. Характеристики, перечисленные для каждого пингвина, - это домашний остров, размеры клюва и ласта, масса тела и пол. Три вида пингвинов в наборе данных: Адели, Gentoo и..
Все о перекрестной проверке
Хотите убедиться, что ваша модель машинного обучения подходит и хорошо работает с данными мира чтения? Что ж, вы попали в нужное место !! В этой статье мы постараемся объяснить, ПОЧЕМУ, ЧТО и КАК перекрестная проверка! Давайте запачкаем руки каким-нибудь кодом. Переобучение : модель, которая идеально подходит для обучающей выборки и плохо работает, когда дело доходит до тестовой выборки. Это означает, что модель хорошо изучит обучающие данные, но не будет обобщать невидимые..
Введение в суррогатное моделирование, часть III: помимо основ
Суррогатное моделирование Введение в суррогатное моделирование, часть III: помимо основ Подход машинного обучения для ускорения инженерного проектирования В части I этой серии мы познакомили с фундаментальными концепциями суррогатного моделирования. Во части II мы увидели суррогатное моделирование в действии на примере конкретного случая, который представил полный цикл анализа. Напомним, метод суррогатного моделирования обучает дешевую, но точную статистическую модель,..
Пакетная многомерная гауссовская регрессия процесса с помощью GPyTorch
Практические руководства Пакетная многомерная гауссовская регрессия процесса с помощью GPyTorch Кригинг [1] , более известный как регрессия гауссовского процесса (GPR), - это мощный непараметрический метод байесовской регрессии, который можно использовать для различных приложений, начиная от временных рядов. прогнозирование с интерполяцией. GPyTorch [2] , пакет, разработанный для гауссовских процессов, использует значительные достижения в области аппаратного ускорения..
Машинное обучение в электрогитаре (1) — Моделирование усилителей
Контур 1. История моделирования усилителей 2. Типы моделирования усилителей 3. Моделирование усилителей с помощью машинного обучения 4. Будущие тенденции в моделировании усилителей История моделирования усилителей Самые ранние усилители просто усиливали электрический сигнал от гитары, чтобы его можно было услышать через динамик. Гитаристы быстро обнаружили, что увеличение громкости не только делает звук громче, но и дает классный эффект овердрайва. И им это..
Поиск правильного баланса между предвзятостью и дисперсией в машинном обучении
В этой статье я рассмотрю еще одну ключевую концепцию в нашей борьбе с чрезмерным/недостаточным обучением: компромисс между смещением и дисперсией. Одной из основных целей машинного обучения является создание моделей, которые могут хорошо обобщать данные, которые еще не были просмотрены. При построении модели важно убедиться, что она не слишком проста, чтобы не отражать тонкости задачи, и не слишком сложна, чтобы не пересекалась с обучающими данными. В этой статье мы обсудим..
Детерминированное моделирование мира с помощью GEKKO
Детерминированное моделирование мира с помощью GEKKO Мягкое руководство по решению дифференциально-алгебраических уравнений и применению динамической оптимизации Поскольку наш мир становится все более и более оцифрованным, сбор данных быстро расширяется. Эти данные позволили нам создать более точные модели, которые помогли нам решить проблемы и найти оптимальные решения во многих областях бизнеса и технологий. Поскольку эти модели построены на данных реального мира, которые по своей..