Источник: Nuances of Programming Для начала рассмотрим некоторые руководящие принципы, которые используются при создании моделей: Задачи машинного обучения подразделяются на обучение с учителем, без учителя, с частичным привлечением учителя и с подкреплением. В процессе обучения с частичным привлечением учителя используются немаркированные данные для улучшения понимания структуры в целом. Другими словами, мы изучаем особенности только на основе небольшого набора для обучения, потому что он маркирован!...

Оценка качества моделей машинного обучения является важным этапом в разработке и выборе наилучшей модели для решения конкретной задачи. В данной статье мы рассмотрим методы оценки качества моделей и критерии выбора наилучшей модели. Оценка качества моделей 1. Метрики качества Метрики качества представляют собой числовые показатели, которые измеряют, насколько хорошо модель выполняет задачу. Выбор метрики зависит от типа задачи: 2. Кросс-валидация Кросс-валидация - это метод оценки производительности модели, который помогает учесть вариабельность в данных и предотвратить переобучение...

Выбор правильного алгоритма машинного обучения зависит от нескольких факторов: 1) Проблематика: первый шаг — определить тип проблемы, такой как классификация, регрессия, кластеризация или другие. 2) Характеристики данных. Учитывайте количество объектов, размер набора данных и тип данных (категориальные или числовые). 3) Требования к точности: некоторые алгоритмы могут быть быстрее или точнее других. Важно найти правильный баланс между точностью и скоростью. 4) Сложность модели. Учитывайте простоту или сложность модели, включая количество параметров и время вычислений...

Введение в развёртывание ML Введение Вы потратили много времени на EDA, тщательно проработали все функции, несколько дней настраивали модель и, наконец, получили то, что хорошо работает в тестовом варианте. Теперь, мой друг, вам нужно развернуть вашу модель. В конце концов, любая модель, которая остаётся на компьютере, ничего из себя не представляет, независимо от того, насколько она хороша. Изучение этой части рабочего процесса Data Science может показаться непосильным, особенно если у вас нет большого опыта разработки программного обеспечения...