Туториал: новые фичи CatBoost |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2020-05-27 20:02 4 июня вас ждёт туториал по новым возможностям CatBoost — опенсорсной библиотеки для градиентного бустинга. Трансляцию проведём мы, разработчики CatBoost. Сначала мы поговорим про сам градиентный бустинг и покажем основной пайплайн обучения модели. Но основной темой туториала станут новые фичи. Никита Дмитриев объяснит, как обучить модель, когда данных очень много, расскажет о встроенной функциональности подбора параметров и о типах деревьев (с недавних пор в CatBoost можно обучать не только симметричные деревья). Затем Никита затронет тему анализа обученной модели. Последнюю часть туториала мы посвятим работе с текстовыми признаками. А в самом конце будет небольшое соревнование с призами. ;) Для участия требуется базовое знание Python. Чтобы подготовиться к работе с CatBoost, убедитесь, что у вас установлены Jupyter, сам CatBoost, SHAP, ipywidgets и sklearn. Туториал пройдёт в Zoom. Зарегистрируйтесь, чтобы получить приглашение в день встречи. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: events.yandex.ru Комментарии: |
|