Источник: Nuances of Programming Важным шагом в разработке моделей машинного обучения является оценка их эффективности. Выбор метрик для этих целей обычно зависит от типа проблемы, которую решает МО. Однако простое рассмотрение одного или двух чисел в отдельности не всегда позволяет принять правильное решение при подборе модели. Например, одна метрика ошибок не даст никакой информации о распределении ошибок. Она также не позволит ответить на вопрос, ошибается ли модель по-крупному небольшое количество раз или же она допускает множество более мелких ошибок...

Основанная на плотности пространственная кластеризация для приложений с шумами (DBSCAN) – это метод Обучения без учителя (Unsupervised Learning), при котором группируем точки Наблюдений (Observation) на основе определенных характеристик в Кластеры (Cluster) произвольной формы: На изображении выше есть точки данных, расположенные в виде концентрических кругов. Мы видим три различных плотных кластера в виде концентрических кругов с некоторым Шумом (Noise). Мы запустили Метод K-средних (K-Means) и получили четыре кластера...

Игровая графика за последние десятилетия улучшалась не по дням, а по часам. И хотя уже многие игры выглядят невероятно реалистично, одна из них действительно претендует на титул самой реалистичной. Благодаря новому моду Grand Theft Auto V (GTA V) стала выглядеть очень реалистично, на уровне качественных фотографий. Команде разработчиков из трех человек удалось, используя машинное обучение, создать для этой популярной игры графику с впечатляющей фотореалистичностью . Они представили свою предварительную...