Публикации по теме 'supervised-learning'
Эффективное прогнозирование оттока клиентов для компании B2B SaaS
Сегодня большинство услуг оцифрованы, а данные становятся все более доступными. Компании смогли хранить и обрабатывать огромные объемы данных, понимая, что ориентация на клиента становится основным требованием для того, чтобы выделиться на фоне конкурентов. Прогноз оттока клиентов важен для компаний, работающих по подписке. Они должны сосредоточиться на удержании клиентов и управлении оттоком, чтобы быть или оставаться лидерами. Им также необходимо понимать, какие клиенты отменяют свои..
Важные алгоритмы машинного обучения на собеседованиях
Согласно полученным знаниям и опыту, наиболее часто используемые алгоритмы на данных и часто задаваемые в интервью перечислены ниже.
Контролируемое обучение
Контролируемое машинное обучение создает модель, которая делает основанные на фактах прогнозы в условиях неопределенности. Алгоритм контролируемого обучения берет известный набор входных данных и известные ответы на данные, а затем обучает модель генерировать разумные прогнозы для реакции на новые данные. Вы можете использовать..
Лучшее моделирование произведет революцию в машинном обучении
Как симуляции решат самую большую проблему в машинном обучении.
Нет сомнений в том, что машинное обучение часто кажется волшебным. Как инженер по машинному обучению я до сих пор восхищаюсь, когда моя модель решает очень сложную многомерную задачу, которая в противном случае была бы неразрешима. Я убежден, что решения на основе данных решат самые сложные проблемы будущего, такие как беспилотные автомобили, и что программное обеспечение 2.0 будет играть очень важную роль.
Однако..
Подкатегории в контролируемом обучении
Оператор предоставляет алгоритму машинного обучения известный набор данных, который включает в себя желаемые входные и выходные данные, и алгоритм должен найти метод, чтобы определить, как получить эти входные и выходные данные. В то время как оператор знает правильные ответы на задачу, алгоритм выявляет закономерности в данных, учится на наблюдениях и делает прогнозы. Алгоритм делает прогнозы и корректируется оператором — и этот процесс продолжается до тех пор, пока алгоритм не..
Высокоуровневое введение в уменьшение размерности и анализ главных компонентов (PCA)
Моя последняя заметка рассказала, как определить, какие части системы машинного обучения наиболее важны для работы с использованием анализа потолка. В этой заметке представлен краткий общий обзор двух связанных тем: уменьшение размерности и анализ главных компонентов (PCA) .
Уменьшение размерности
Уменьшение размерности — это способ сжатия данных и упрощения их визуализации путем сглаживания их до меньшего количества измерений . Например, если у вас есть 3D-облако точек данных, вы..
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект ( ИИ ) — это интеллект, демонстрируемый машинами, в отличие от естественного интеллекта , которым обладают люди и животные. В просторечии термин «искусственный интеллект» часто используется для описания машин (или компьютеров), которые имитируют «когнитивные» функции, которые люди связывают с человеческим разумом, такие как «обучение» и «решение проблем».
Отец-основатель искусственного интеллекта (ИИ)
Джон Маккарти был американским..
Математика логистической регрессии
В этом блоге мы собираемся глубоко погрузиться в математику, лежащую в основе логистической регрессии, в очень простых и понятных терминах.
Логистическая регрессия — это статистический метод, используемый для анализа и моделирования связи между категориальной зависимой переменной и одной или несколькими независимыми переменными. Обычно он используется в машинном обучении и анализе данных для прогнозирования или классификации на основе входных переменных. Суть логистической регрессии..
