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) звучит как что-то сложное, но на деле это просто способ научить компьютер находить закономерности в данных и делать прогнозы. Хотите предсказать, сколько лайков наберёт ваш пост? Или понять, спам это или нет? Всё это можно сделать с помощью ML. Сегодня разберёмся с основами на Python, используя библиотеку Scikit-Learn — одну из самых популярных и простых для новичков. Представьте, что вы учите ребёнка различать кошек и собак. Вы показываете ему картинки, говорите: "Это кошка, а это собака", и со временем он начинает понимать разницу...