Лекция 4. Работа с признаками и метрики качества

МЕНЮ

Главная страница
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту
Архив новостей

ТЕМЫ

Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация

RSS

RSS новости

Почему для машинного обучения вообще нужен живой аналитик?

- Придумывать, какие признаки использовать в алгоритме

- Адекватно оценивать качество построенной модели

Всё остальное, в принципе, автоматизируется примерно полностью.

Недавно я об этом лекцию читал для , получилось полтора часа (час - если слушать с ускорением) беседы за жизнь и аналитику.

Я постарался рассказать о feature engineering (создании и управлении признаками) и измерении качества прогнозов так, чтобы и новичкам было всё ясно, и опытные аналитики смогли что-то новое узнать. Так что смотрите)


Телеграм: t.me/ainewsline

Источник: vk.com

Комментарии: