Сохранение обученной модели является ключевым этапом в процессе разработки машинного обучения. Это позволяет повторно использовать модель без необходимости её повторного обучения, экономя таким образом время и ресурсы. В этой статье мы подробно рассмотрим, как эффективно сохранять и загружать модели в Python, используя библиотеки, такие как Pickle и Joblib. Шаг 1: Подготовка модели Перед тем как перейти к сохранению модели, убедитесь, что она была должным образом обучена и проверена на тестовых данных...

В этой статье я расскажу самое важное о типовых этапах запуска любой модели машинного обучения. Каждый из них является неотъемлемой частью data science и крайне важен для получения успешных результатов работы...

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...