Машинное обучение доступно

PostgreSQL — это мощная и расширяемая система управления реляционными базами данных (СУБД), основанная на объектно-реляционной модели. Она известна своей надежностью, масштабируемостью и возможностью обработки больших объемов данных. Вот несколько ключевых особенностей PostgreSQL: 1. Открытый исходный код: PostgreSQL распространяется под открытой лицензией, что позволяет кому угодно бесплатно использовать, модифицировать и распространять его. 2. Поддержка SQL: PostgreSQL полностью совместим с языком...

Линейный график — визуализация данных, которая отображает зависимость переменной от другой в виде линии. Допустим, у нас есть данные о ежедневной температуре в течение недели. Мы хотим визуализировать эту информацию в виде графика. Вот пример кода на Python: import matplotlib.pyplot as plt # Дни недели days = ['Пн', 'Вт', 'Ср', 'Чт', 'Пт', 'Сб', 'Вс'] # Температуры temperatures = [25, 24, 23, 22, 24, 26, 27] # Создаем Line Plot plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.plot(days, temperatures, marker='o', color='b', linestyle='-') # Добавляем заголовок и подписи осей с помощью функций `plt...

MLOps (Machine Learning Operations) – это практики и инструменты для обеспечения полного жизненного цикла Машинного обучения (ML). Эта концепция возникла как ответ на сложности, связанные с интеграцией ML в процессы разработки программного обеспечения. MLOps стремится обеспечить более гладкое и эффективное взаимодействие между данными, разработчиками и операционной инфраструктурой. В основе концепции лежит идея, что разработка Моделей (Model) машинного обучения – это не только эксперименты с данными...

Кривая аппроксимации (Curve Fitting) – это процесс нахождения математической функции (например, синусоиды), которая наилучшим образом описывает набор данных. Она используется для поиска зависимостей между переменными и для прогнозирования значений на основе имеющихся данных. Допустим, у нас есть набор данных – точки на плоскости, и мы хотим найти функцию, которая проходит через эти точки. Рассмотрим следующий пример: Предположим, у нас есть следующие данные (x, y): (x=1, y=3)(x=2, y=5)(x=3, y=7)(x=4,...

Алгоритм поиска по сетке – это метод подбора оптимальных гиперпараметров для Модели (Model) путем перебора всех возможных комбинаций значений Гиперпараметров (Hyperparameter) из заданного набора. Гиперпараметры – это параметры модели, которые не оптимизируются во время процесса обучения, а задаются до его начала. Их оптимальный выбор влияет на качество и обобщающую способность модели. Допустим, мы создали Дерево решений (Decision Tree) для банковского кредитного датасета. С полным кодом модели вы можете ознакомиться в этом ноутбуке...