Визуальный анализ данных с Orange3. Классификационные задачи.

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


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

Авторизация



RSS


RSS новости


Анализ данных уже лет пять как стал одной из важнейших задач любой компании - от Интернет-поисковиков и магазинов до логистики и промышленного производства - и продолжает проникать в новые области.
Вместе с тем развивается "дружелюбность" и доступность инструментов анализа данных и машинного обучения - библиотеки, сервисы, среды разработки. Но наиболее известные средства остаются
программирование-центричными, во главе угла ставится написание программного кода. В то же время, сами концепции работы с данными намного более высокоуровневы и наглядны. Я предлагаю познакомиться
с визуальной средой анализа данных и построения data workflow - Orange3. Она написана на языке Python, что делает её переносимой и доступной на Windows, macOS и Linux, и использует де-факто
стандартные библиотеки Numpy, Scipy и Scikit-learn. На примере данных о crowd-funding компаниях на Kickstarter мы познакомимся с такими инструментами анализа классификационных задач как
- логистическая регрессия;
- наивный байесовский метод;
- деревья решений;
- нейронные сети;
- оценка и сравнение моделей.


Источник: www.youtube.com

Комментарии: