Как известно, некоторые признаки, характеризующие объекты в моделях машинного обучения могут оказаться фиктивными или избыточными. Соответственно, их включение в пайплайн может привести к снижению качества прогнозов. Рассмотрим, один из популярных способов оптимизации набора признаков, который заключается в формировании их множества путем последовательного добавления по одному наиболее эффективному. То есть сначала работа модели тестируется на каждом отдельном признаке и выбирается максимизирующий...

На заре появления «интеллектуальных» приложений многие системы использовали жесткие правила «if» и «else» для обработки данных или корректировки информации, введенной пользователем. Вспомните о спам-фильтре, чья работа состоит в том, чтобы переместить соответствующие входящие сообщения электронной почты в папку «Спам». Вы можете составить черный список слов, которые будут идентифицировать письмо как спам. Это пример использования системы экспертных правил для разработки «интеллектуального» приложения...