Инжиниринг данных и моделирование с использованием pytorch Процесс обработки данных Примечание. Это всего лишь демонстрационные данные (совсем ненастоящие). Цель здесь — показать пример кода и логику Код Напишите код pytorch для набора табличных данных Импорт библиотек import torch from torch.utils.data import Dataset from torchvision import datasets from torchvision.transforms import ToTensor import matplotlib.pyplot as plt import os import torch from torch import nn from..

AutoML: не пуля, а мощный бизнес-инструмент Аллен Чен, Эндрю Мендоза, Гаэль Вароко, Стивен Миллс и Владимир Лукич Когда ИИ был впервые внедрен в бизнес-процессы, он произвел трансформацию, позволив компаниям использовать огромные объемы накопленных данных для улучшения планирования и принятия решений. Однако вскоре стало очевидно, что масштабная интеграция ИИ в бизнес-процессы требует значительных ресурсов. Во-первых, компаниям пришлось нанять высокопоставленных (и..

Ознакомьтесь с функциями Zetane, чтобы увидеть внутреннюю работу ваших сверточных нейронных сетей. Алгоритмы машинного обучения продолжают становиться обычным явлением в потребительских товарах и используются в операциях все большего числа бизнес-приложений. Наряду с этой растущей известностью на разработчиков, регулирующих органов и рядовых пользователей технологии возлагается растущая ответственность за лучшее понимание внутренней работы этих алгоритмов, которые по большей части..

Измерение «справедливости» в разное время Построение показателей справедливости обычно включает разделение совокупности на подгруппы, а затем изучение различий в производительности модели между группами. Например, вы можете разделить население по полу, а затем измерить точность и количество ложных срабатываний для женщин и мужчин. Однако, когда базовые возрастные распределения подгрупп населения различаются, и ваш результат зависит от возраста, различия в показателях справедливости..

СПРАВЕДЛИВОСТЬ И ПРЕДВАРИТЕЛЬНОСТЬ Как исправить смещение функций Выбор стратегии требует тестирования и компромиссов Предвзятость характеристик, которая отражает ошибки измерения или предвзятость человеческих суждений, может негативно повлиять на справедливость моделей машинного обучения. В этом посте обсуждаются пять потенциальных стратегий смягчения такой предвзятости. Лучший метод зависит от контекста. Техники объяснимости необходимы для того, чтобы решение устраняло..