![]() |
![]() |
![]() |
![]() |
Градиентный бустинг — ключевой алгоритм машинного обучения для табличных данных |
|
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 ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные 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 Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-03-12 18:08 Градиентный бустинг — ключевой алгоритм машинного обучения для табличных данных. Его используют в поиске, подборе цен и в противодействия мошенничеству. Сегодня вместе с аналитиком-разработчиком Яндекса, Григорием Будорагиным, мы разберёмся, как алгоритм обучается на данных и прогнозирует числовые величины на примере цен домов. P.S.: Не секрет, что эту тему часто можно встретить на собеседованиях. Недавнее [https://vk.com/karpovcourses?w=wall-169934613_6509|mock-интервью] на позицию Junior ML-инженера — не исключение! Источник: vk.com Комментарии: |
|