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...

Машинное обучение (ML) стало одной из ключевых технологий современной науки и индустрии. Оно используется для создания умных систем, которые могут предсказывать, классифицировать, находить закономерности и автоматизировать процессы в различных областях, таких как медицина, финансы, маркетинг и т.д. Python является одним из самых популярных языков программирования для работы с машинным обучением благодаря широкому набору библиотек, удобству использования и большому сообществу разработчиков. Подписывайтесь на мой канал в Телеграмм, чтобы ничего не пропустить...