Python Lounge

Многим не нравится, что модели машинного обучения представляют собой чёрные ящики: мы кладём в них данные и безо всяких объяснений получаем ответы — часто очень точные ответы. В этой статье мы постараемся разобраться, как созданная нами модель делает прогнозы и что она может рассказать о решаемой нами задаче. И завершим мы обсуждением самой важной части проекта по машинному обучению: задокументируем сделанное и представим результаты. В первой части мы рассмотрели очистку данных, разведочный анализ, конструирование и выбор признаков...

Собрать воедино все части проекта по машинному обучению бывает весьма непросто. В этой серии статей мы пройдём через все этапы реализации процесса машинного обучения с использованием реальных данных, и узнаем, как сочетаются друг с другом различные методики. В первой статье мы очистили и структурировали данные, провели разведочный анализ, собрали набор признаков для использования в модели и установили базовый уровень для оценки результатов. С помощью этой статьи мы научимся реализовывать на Python...

Когда читаешь книгу или слушаешь учебный курс про анализ данных, нередко возникает чувство, что перед тобой какие-то отдельные части картины, которые никак не складываются воедино. Вас может пугать перспектива сделать следующий шаг и целиком решить какую-то задачу с помощью машинного обучения, но с помощью этой серии статей вы обретёте уверенность в способности решить любую задачу в сфере data science. Чтобы у вас в голове наконец сложилась цельная картина, мы предлагаем разобрать от начала до конца проект применения машинного обучения с использованием реальных данных...

В десяти коротких видеоуроках курса машинного обучения от разработчиков Google рассмотрены приемы Machine Learning для начинающих аналитиков данных. Для кого эти уроки? В небольшом видеокурсе машинного обучения от разработчиков Google рассматриваются базовые рецепты решения задач Machine Learning. Логично, что в этом курсе наравне с библиотекой scikit-learn используется и фреймворк машинного обучения Google – TensorFlow. Отличительной особенностью курса является то, что для понимания некоторых моделей...

Прежде всего, следует разобраться, что такое машинное обучение. Предположим, что вы хотите разработать программу, которая будет автоматически определять, что изображено на картинке. Например, предлагая ей это изображение, вы хотите, чтобы программа опознала собаку. А здесь она должна увидеть стол. Возможно, вы думаете, что для решения этой задачи можно просто написать код анализа изображения. Например, если на картинке много светло-коричневых пикселей, делаем вывод, что это собака. Или вы можете научиться определять на изображении края и границы...